深度優先搜索英文解釋翻譯、深度優先搜索的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 depth-first search

分詞翻譯：

深的英語翻譯：

close; dark; deep; deepness; late; profound; profundity; very
【醫】 batho-; bathy-

度的英語翻譯：

consideration; tolerance; degree; limit; linear measure; surmise; estimate
extent
【計】 degrees; k.w.h.
【化】 dimension; kilowatt hour
【醫】 Deg.; degree
【經】 degree

優先的英語翻譯：

preference; priority; first; precedence; precession
【經】 priority

搜索的英語翻譯：

search; beat; cast about; ferret; grabble; hunt; rake; scout; seek
【計】 look in; search; search in
【經】 rake; search

專業解析

深度優先搜索（Depth-First Search，簡稱DFS）是一種用于遍曆或搜索樹或圖數據結構的經典算法策略。其核心思想是盡可能深地探索當前分支，直到到達末端，然後回溯到最近的分支點繼續深入探索其他分支。以下是其詳細解釋：

一、核心概念與定義

算法策略：DFS從選定起點（根節點）出發，沿一條路徑盡可能深入地訪問節點，直到該路徑末端（葉子節點或無未訪問鄰居）。隨後回溯至最近一個有未探索分支的節點，重複深入過程，直至所有節點均被訪問。其過程體現了“後進先出”（LIFO）特性，通常借助遞歸或顯式棧實現。
名稱釋義：
- 深度優先：強調優先向縱深方向探索，而非廣度層面展開。
- 搜索：指在數據結構中系統性地訪問或查找目标節點。

二、工作流程與特點

遍曆過程：
- 訪問起始節點并标記為已訪問。
- 遞歸訪問其任一未訪問鄰接節點。
- 當當前節點無未訪問鄰居時，回溯至上一節點。
- 重複直至回溯至起點且無未訪問節點。
關鍵特性：
- 空間複雜度：一般為O(h)（h為樹的最大深度或圖的最長路徑），優于廣度優先搜索（BFS）的O(n)（n為節點數），適用于深度較大但寬度有限的結構。
- 解的性質：不保證找到最短路徑（無權圖），但能高效探索所有可能路徑，常用于解空間枚舉（如排列組合、回溯問題）。
- 實現方式：遞歸（簡潔，依賴調用棧）或疊代（顯式棧，避免遞歸深度限制）。

三、典型應用場景

拓撲排序：對有向無環圖（DAG）進行排序，反映任務依賴關系（如編譯順序）。
連通分量檢測：在無向圖中識别所有連通子圖。
路徑查找與環檢測：判斷圖中是否存在路徑或環（尤其在回溯時檢查父節點）。
迷宮求解與遊戲決策：模拟探索路徑（如國際象棋走法分析）。
文件系統遍曆：遞歸訪問目錄樹中的子文件夾和文件。

四、與廣度優先搜索（BFS）對比

特性	DFS	BFS
探索順序	深度優先	廣度優先（層序遍曆）
數據結構	棧（遞歸/疊代）	隊列
空間複雜度	O(h)	O(n)
最短路徑	不保證（無權圖）	保證（無權圖）
適用場景	解空間枚舉、拓撲排序、連通分量	最短路徑、廣播網絡

參考資料

Cormen, T.H., et al. Introduction to Algorithms (算法導論). MIT Press.
GeeksforGeeks. "Depth First Search or DFS for a Graph." https://www.geeksforgeeks.org/depth-first-search-or-dfs-for-a-graph/
Khan Academy. "Depth-First Search (DFS)." https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms/graph-representation/a/depth-first-search

網絡擴展解釋

深度優先搜索（Depth-First Search，DFS）是一種用于遍曆或搜索樹、圖等數據結構的經典算法。其核心思想是盡可能深地探索分支路徑，直到無法繼續深入後再回溯到上一個節點，轉而探索其他未被訪問的分支。以下是詳細解析：

一、基本工作原理

“一條路走到黑”策略
DFS從起始節點出發，沿着一條路徑不斷向下訪問未探索的節點，直到遇到葉子節點（無子節點）或無法繼續前進的節點，隨後回溯到最近的未完全探索的父節點，重複此過程。
數據結構支持
通常使用棧（後進先出）或遞歸實現。遞歸本質上是函數調用棧的隱式應用。
示例
假設遍曆二叉樹，DFS會優先訪問根節點→左子樹→右子樹（前序遍曆），而不會像廣度優先搜索（BFS）那樣逐層擴展。

二、應用場景

路徑問題：如迷宮求解、圖中兩節點間路徑的存在性判斷。
拓撲排序：用于有向無環圖（DAG）的任務調度。
連通性分析：檢測圖的連通分量或強連通分量。
回溯算法：如八皇後問題、數獨求解，通過DFS嘗試所有可能并撤銷無效選擇（剪枝）。

三、優缺點對比

優點	缺點
内存占用較低（僅存儲當前路徑）	可能陷入死循環（未标記已訪問節點）
適合目标路徑較深的情況	不保證找到最短路徑

四、與廣度優先搜索（BFS）的區别

探索順序：DFS縱向深入，BFS橫向擴展。
數據結構：DFS用棧，BFS用隊列。
適用場景：DFS適合狀态空間大且目标較深的場景；BFS適合找最短路徑或層序遍曆。

五、代碼實現思路

以圖的DFS為例：

遞歸實現

def dfs(node, visited):
if node not in visited:
visited.add(node)
for neighbor in node.neighbors:
dfs(neighbor, visited)

疊代實現

stack = [start_node]
visited = set()
while stack:
node = stack.pop()
if node not in visited:
visited.add(node)
stack.extend(reversed(node.neighbors))# 保持順序一緻性

DFS通過深度探索和回溯機制，高效解決許多與路徑、狀态空間相關的問題，但其非最短路徑特性需結合具體場景權衡。實際應用中常需配合訪問标記和剪枝策略以避免重複計算。