LeetCode DFS 刷题模板
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内容提要
深度优先搜索（DFS）是一种遍历树或图的算法，主要步骤包括从起始节点开始，标记已访问节点，递归访问相邻节点，直到所有路径搜索完毕。常见应用包括计算岛屿数量、填充被围绕区域和克隆图等。DFS模板通常包括确定结束条件、起始节点、访问节点及状态变量更新。
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关键要点
- 深度优先搜索（DFS）是一种遍历树或图的算法，基本思想是从起始节点出发，沿路径进行深度搜索，直到最深节点，然后回溯继续搜索其他路径。
- DFS的基本步骤包括：从起始节点开始遍历，标记已访问节点，递归访问相邻节点，直到所有路径搜索完毕。
- DFS的常见应用包括计算岛屿数量、填充被围绕区域和克隆图等。
- DFS模板通常包括确定结束条件、起始节点、访问节点及状态变量更新。
- 在计算岛屿数量的问题中，DFS用于标记相邻的陆地，并避免重复访问。
- 在被围绕的区域问题中，DFS用于标记与边界相连的区域，避免填充被包围的区域。
- 在克隆图的问题中，DFS用于深拷贝节点，并维护源节点与克隆节点之间的关系。
- DFS在二叉树问题中也有广泛应用，涉及到节点的左右子树递归操作和状态变量的更新。
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延伸问答
深度优先搜索（DFS）的基本步骤是什么？
DFS的基本步骤包括从起始节点开始遍历，标记已访问节点，递归访问相邻节点，直到所有路径搜索完毕。
DFS在计算岛屿数量时如何应用？
在计算岛屿数量时，DFS用于标记相邻的陆地，并避免重复访问，从而统计岛屿的数量。
如何使用DFS解决被围绕的区域问题？
在被围绕的区域问题中，DFS用于标记与边界相连的区域，避免填充被包围的区域。
DFS的伪代码是怎样的？
DFS的伪代码包括初始化状态，定义DFS函数，递归调用相邻节点，并处理递归结束条件和状态更新。
DFS在克隆图问题中的关键步骤是什么？
在克隆图问题中，DFS需要使用一个Hash存储源节点与克隆节点之间的关系，并递归克隆邻居节点。
DFS在二叉树问题中如何处理左右子树？
在二叉树问题中，DFS需要分别递归处理左右子树，并更新状态变量以计算中间结果。
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