104. Maximum Depth of Binary Tree

思路：順著樹的一個分支一直數層數直到葉子節點。DFS的思路。這個題目可以練習的是遞歸轉迭代。
代碼

695. Max Area of Island

思路：遇到點i,j;如果grid[i][j]沒有被訪問過，并且等于1，那么就數數i,j的4個方向上，能有多少個1。先數某一個方向，直到不能數下去；再換一個方向。
這道題目可以練習的是：判斷是否訪問過，可以開辟一個boolean數組；或者將訪問過的grid[i][j] = 0；還可以練習遞歸轉迭代。
代碼

690. Employee Importance

思路：這個題目也沒什么好說的。深度優先搜索=暴力搜索吧。學習遞歸改迭代。
代碼

110. Balanced Binary Tree

思路：要檢查每個節點的左右子樹的高度。看高度相差是否大于1。一邊計算樹的高度，一邊判斷是否平衡，想了好久，代碼沒寫出來。
代碼

111. Minimum Depth of Binary Tree

思路：與112. Path Sum 一樣，要注意條件是到葉子節點。
代碼

513. Find Bottom Left Tree Value

思路：題目理解錯誤 find the leftmost value in the last row of the tree。找到樹的最后一行最左邊的值；我找到的是左子樹深度最深的值。從左節點開始遍歷。遇到深度更深的節點替換原來記錄的leftVal。
學習：也可以用BFS 廣度優先搜索來做。只是記住先遍歷右子樹。

513. Find Bottom Left Tree Value

思路：要在樹的每一層找到最大值。可以用DFS或者BFS。BFS是優先考慮到的。要用DFS，就需要在遍歷的時候記錄當前訪問的深度。同深度的數值最比較。需要找到每層數值的特征，肯定用BFS可以解決。
代碼

529. Minesweeper

思路：題目不難，DFS。問題是寫對dx和dy。
代碼

547. Friend Circles

思路：DFS應用了一些業務邏輯，沒有順利完成。訪問到一個點i,j等于1，接著檢查位置(i,j+1),(i,j+2)….(j,0),(j,1)…(j,n)，然后繼續擴展。和Minesweeper挺像的。只是這種邏輯需要自己總結。
學習：還可以用并查集find-union的思路來解決。
代碼

756. Pyramid Transition Matrix

思路：DFS。首先根據allowed構建前綴map。其次，根據bottom初始化pyramid底層。最后用dfs構建金字塔的每一層。例如bottom=”XXYX”，構建長度為3的層，長度為2的層，長度為1的層。思路雖簡單，寫代碼的時候，要考慮當長度為len的構建完成，怎么轉下一層。
學習：記錄當前選擇的字符有幾種處理方式：可以用字符串保存，可以用一個list保存，也可以保存到二進制中。用二進制更快。二進制版本的詳細解決看代碼。
代碼

337. House Robber III

思路：這道題目是一道典型的從暴力搜索向動態規劃邁進的題目。
先說暴力搜索（其實就是DFS）。對于TreeNode node來講。可以搶劫node，也可以不搶劫。最后返回數值大的。

public int rob(TreeNode root) {return dfs(root, true);}private int dfs(TreeNode node, boolean robAble) {if (node == null) {return 0;}if (node.left == null && node.right == null) {return robAble ? node.val : 0;}// 不搶nodeint val = dfs(node.left, true) + dfs(node.right, true);// 搶劫nodeif (robAble) {val = Math.max(val, node.val + dfs(node.left, false) + dfs(node.right, false));}return val;}

進一步優化：這里有重復解決的子問題。在解決node1的時候，需要解決：搶劫node2，搶劫node3，不搶劫node2，不搶劫node3；在解決搶劫node2需要解決搶和不搶兩個問題，而不搶劫node2的問題中也要解決不搶的問題。所以這里是有重復子問題的。我們這里有兩種解決方法。一種是消除重復子問題，一種是把子問題的狀態保存起來，只算一次。

狀態保存，只算一次

public int robV5(TreeNode root) {return dfsV5(root, true,new HashMap<TreeNode,Integer>(),new HashMap<TreeNode,Integer>());}private int dfsV5(TreeNode node, boolean robAble,Map<TreeNode,Integer> canMap,Map<TreeNode,Integer> notMap) {if (node == null) {return 0;}if(robAble && canMap.get(node)!=null) return canMap.get(node);if(!robAble && notMap.get(node)!=null) return notMap.get(node);// 不搶nodeint val = dfsV5(node.left, true,canMap,notMap) + dfsV5(node.right, true,canMap,notMap);notMap.put(node, val);// 搶劫nodeif (robAble) {val = Math.max(val, node.val + dfsV5(node.left, false,canMap,notMap) + dfsV5(node.right, false,canMap,notMap));canMap.put(node, val);}return val;}

消除重復子問題

利用動態規劃的思想，算出對于每個節點node ，搶和不搶兩種情況下的最大值。最后返回root節點搶和不搶收益的最大值。對于樹的動態規劃與數組動態規劃解決起來有點區別。leetcode上有一道題目是買賣股票的題目。每天可以買股票也可以賣股票。解決方法之一就是要保存每天持有股票、賣出股票的狀態。

public int robV4(TreeNode root) {int[] res = robNode(root);return Math.max(res[0], res[1]);}/*** res[0]=不搶劫root的最大收益* res[1]=搶劫root的最大收益* @param root* @return*/private int[] robNode(TreeNode root) {if (root == null)return new int[2];int[] left = robNode(root.left);int[] right = robNode(root.right);return new int[] { Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0],right[1]), root.val + left[0] + right[0] };}

代碼

494. Target Sum

思路：題目不難。再次是一個典型的DFS到DP。先暴力搜索得到一個思路。對于每個nums[i]，給予 +或者-，計算可能性。
接著考慮dp，找到初始條件和遞歸方程。在nums[i]想要得到S，那么就是 nums[i]-1 的時候得到 S-nums[i] 的方法數+ 得到S+nums[i]的方法數。初始條件是 得到nums[0] 的方法數是1 ，得到-nums[0]的方法數是1。
寫遞歸版的DP；加上緩存的DP；把遞歸改為迭代的DP；優化緩存的DP。我依然停在了遞歸改迭代。看來進入DP專題的時候，這塊我要多多練習。
代碼

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Depth-first Search深度优先搜索专题1的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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