深度优先搜索(DFS)可通过递归和非递归实现。递归法利用函数调用栈,代码简洁;非递归法使用显式栈避免栈溢出,适合深度大的图。两者时间复杂度均为O(V+E),空间复杂度O(V)。

深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历或搜索图或树的算法。在C++中,DFS可以通过递归和非递归两种方式实现。下面分别介绍这两种方法,并给出具体代码示例。
递归实现DFS
递归是最直观、最常用的DFS实现方式。它利用函数调用栈自动保存访问路径。
思路: 从起始节点开始,标记为已访问,然后对每个未访问的邻接节点递归调用DFS。
- 使用一个布尔数组记录节点是否被访问过
- 用邻接表存储图结构(如vector
>) - 递归进入每一个未访问的相邻节点
代码示例:
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#include#include using namespace std; void dfs_recursive(const vector >& graph, vector & visited, int node) { visited[node] = true; cout << node << " "; for (int neighbor : graph[node]) { if (!visited[neighbor]) { dfs_recursive(graph, visited, neighbor); } } } int main() { int n = 5; // 节点数 vector > graph(n); vector visited(n, false); // 构建图:0-1, 0-2, 1-3, 1-4 graph[0] = {1, 2}; graph[1] = {3, 4}; graph[2] = {}; graph[3] = {}; graph[4] = {}; cout << "递归DFS: "; dfs_recursive(graph, visited, 0); cout << endl; return 0; }
非递归实现DFS
非递归版本使用显式的栈(stack)来模拟函数调用过程,避免递归带来的栈溢出风险,尤其适用于深度很大的图。
思路: 使用STL中的stack保存待访问的节点。每次取出栈顶,标记访问,并将其未访问的邻居压入栈中。
- 手动维护一个栈结构
- 先访问当前节点,再将邻居逆序入栈(保证顺序一致)
- 注意入栈前判断是否已访问,避免重复处理
代码示例:
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#include#include #include using namespace std; void dfs_iterative(const vector >& graph, int start) { int n = graph.size(); vector visited(n, false); stack stk; stk.push(start); while (!stk.empty()) { int node = stk.top(); stk.pop(); if (visited[node]) continue; visited[node] = true; cout << node << " "; // 逆序压入邻居,确保先访问编号小的节点 for (auto it = graph[node].rbegin(); it != graph[node].rend(); ++it) { if (!visited[*it]) { stk.push(*it); } } } } int main() { int n = 5; vector > graph(n); graph[0] = {1, 2}; graph[1] = {3, 4}; graph[2] = {}; graph[3] = {}; graph[4] = {}; cout << "非递归DFS: "; dfs_iterative(graph, 0); cout << endl; return 0; }
两种方式对比
递归写法简洁易懂,适合大多数场景;非递归写法控制力更强,适合大深度图或防止栈溢出。
- 递归依赖系统调用栈,可能栈溢出
- 非递归使用堆内存的stack,更稳定
- 非递归需要手动管理访问顺序和入栈方向
- 两者时间复杂度均为O(V + E),空间复杂度O(V)









