深度优先搜索和广度优先搜索理解

Question

我正在将俄罗斯方块作为一个有趣的侧面项目（不是家庭作业），并希望实现AI，以便计算机可以自己玩。我听说这样做的方法是使用BFS搜索可用的位置，然后创建最合理的放置位置的总分...

但是我无法理解BFS和DFS算法。我学得最好的方法是把它画出来......我的图纸是否正确？

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谢谢！

Answer 1

你的遍历的最终结果是正确的，你非常接近。但是，你的细节有点偏。

在深度优先搜索中，您将弹出一个节点，将其标记为已访问并堆叠其未访问的子节点。以该顺序。对于一棵树来说，这个顺序似乎无关紧要，但是如果你有一个带有循环的图形，你可能会陷入一个无限循环，但这是另一个讨论。

给定算法的基线，在将根节点推入堆栈后，您将开始第一次迭代，立即弹出A.在算法结束之前，它不会保留在堆栈中。您将弹出A，一次堆叠D，C和B（或者B，C和D，您可以从左到右，从右到左，这是您的选择）并将A标记为已访问。现在，你的筹码堆底部为D，中间为C，顶部为B.

弹出的下一个节点是B.你将F和E推入堆栈（我将保持与你的顺序相同），将B标记为已访问。堆栈从上到下依次为E F C D.接下来，弹出E，没有添加新节点，E被标记为已访问。循环将继续，对F，C和D执行相同的操作。最后的顺序是A B E F C D.

我会尝试以与您类似的方式重写算法：

Push root into stack
Loop until stack is empty
    Pop node N on top of stack
    Mark N as visited
    For each children M of N
        If M has not been visited (M.visited() == false)
            Push M on top of stack

我不会详细讨论广度优先搜索，算法完全相同。不同之处在于数据结构及其行为方式。队列是FIFO（先进先出），因此，在开始访问较低级别的节点之前，您将访问同一级别的所有节点。

Answer 2

首先，我相信您的遍历似乎没问题（从快速概述）。我将在下面给你一些有用的链接。

我之前在youtube上发现了一些关于此的视频，但这里有一个（不是我见过的最好的）覆盖它http://www.youtube.com/watch?v=eXaaYoTKBlE。如果你是为了好玩而做两个版本，一个是DFS，另一个是BFS，并对它们进行基准测试以观察差异。如果您想要追踪一些以便更好地理解，还可以从http://www.aispace.org/downloads.shtml下载图表搜索器和您认为有用的任何其他工具。最后但并非最不重要的是DFS和BFS上的stackoverflow问题http://www.stackoverflow.com/questions/687731/