DFS 小结

DFS从实现角度看有两种方法：

1. 迭代写法：自己实现一个stack，类似bfs的写法，只不过将queue改成stack而已

2. 递归写法：基本框架

dfs()

{

    1.   退出点，例如到达目的点

    2.   剪枝点，优化点，当前耗费已经大于之前得到的Answer

    3.  循环体，决策项，例如上下左右等

}

3. 有时候需要记录最优结果对应的决策路径，这时候需要自己实现一个stack。

调用dfs前：mstack[top++]=firstdata;

dfs的loop体mstack[top++]=currentdata;

dfs后top--；

dfs的退出点可以打印决策路径，即0-top的stack内容

 

DFS从题型上划分，有两种类型：

1. dfs遍历题：即遍历完所有点即可，可以用bfs代替。 visited不需要置回去。

    时间复杂度比较小，每个点最多遍历一次即可。

   此外bfs效率稍微更高一点，因为dfs的递归实现有多次函数调用，开销略大。

2. dfs全路径题目：即走完所有的路径，从而可以得到最小的耗费等。 visited需要置回去，其余全局性变量也需要回滚，因为当前路径不能影响其他路径。