是否应该使用迭代加深深度优先搜索 (IDDFS) 遍历有向图?

例如:我有 20 个人作为对象,每个人认识 0-n 个人。链接的方向很重要! A 可能认识 B,但 B 可能不认识 A。这是一个有向图。

编辑:为了简化,我的节点对象(在本例中是 Person 对象)能够存储任意信息。我知道这不是最好的设计,但目前来说没问题。

所以在最坏的情况下,每个人都与其他人相连,每个人都认识其他人。 这不是实际用例,但我想为此编写一个测试来学习和玩耍。 在生产环境中,对象的数量将限制在 20 个左右,但是这些对象相互连接的方式是无限的。

这以简化的方式说明了该问题:graph 感谢来源

给定一个特定的人作为起点,我想遍历整个图,并精确地检查每个可能的路径一次,而不会陷入无限循环。

让我们想象一下,A 认识 B,B 认识 C,C 认识 A。输出可能是:

A 认识 B 认识 C 认识 A(好吧,但我们不想陷入无限循环,所以我们在这里停止)A 认识 C 认识 AA 认识 T 认识 R 认识 V

这将是愚蠢的,必须消除:A 认识 B 认识 C 认识 A 认识 C 认识 A 认识 T 认识 R 认识 V …

我确实有一些疯狂的想法来解决这个问题。但是…

问题)我必须使用迭代加深深度优先搜索 (IDDFS) 来做到这一点吗?


@[人名] 好心地指出了 维基百科上的 DFS

我卡在文章的这一部分:wikipedia

从 A 开始的深度优先搜索,假设在所示的图中,左边的边先于右边的边被选择,并假设搜索记住先前访问过的节点并且不会重复它们(因为这是一个小图),将按以下顺序访问节点:A、B、D、F、E、C、G。 在此搜索中遍历的边形成一个 Trémaux 树,该结构在图论中具有重要的应用。

特别要注意:

“(因为这是一个小图)”

好的,如果这是一个巨大的图呢?


回答:

你的数据结构确实是一个图。

我不喜欢提供这么简单的答案,但这个问题太基础了,以至于维基百科上的 图遍历就足够了。 解释了两种基本方法,并且还有伪代码。

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