【发布时间】:2015-02-27 17:11:23
【问题描述】:
我以迭代方式和递归方式实现了深度优先搜索算法。它们都适用于小尺寸(小于 1 MB)的文件。但是,当我尝试在 50 MB 的文件上运行它们时,似乎递归 DFS(9 秒)比使用迭代方法(至少几分钟)快得多。事实上,迭代方法需要很长时间才能完成。
我选择实现迭代 DFS 的唯一原因是我认为它可能比递归 DFS 更快。但事实似乎并非如此。 这是预期的吗?
请注意:我已经在使用java -Xmx1024m -Xms1024m -Xmn256m -Xss16m RunAlgo 来增加内存。
下面是我用来编写迭代 DFS 的代码。
class IterativeDFS{
long time;
LinkedList<Vertex>topological_sort_list = new LinkedList<Vertex>();
public IterativeDFS(Digraph G){
dfs(G);
}
public void dfs(Digraph G){
for(Vertex u : G.getAllVertices()){
u.set_color("WHITE");
u.set_pi(-1);
}
time = 0;
for(Vertex u : G.getAllVertices()){
if(u.get_color().equals("WHITE")){
dfs_stack(G, u);
}
}
}
public void dfs_stack(Digraph G, Vertex u){
int size = G.getAllVertices().size();
/*
* to be able to iterate over each adjacency list, keeping track of which
* vertex in each adjacency list needs to be explored next.
*/
HashMap<Vertex, Iterator<Vertex>> adj_map = new HashMap<Vertex, Iterator<Vertex>>();
for(Vertex i : G.getAllVertices()){
adj_map.put(i, G.adjEdges(i).iterator());
}
Stack<Vertex> stack = new Stack<Vertex>();
// time++; // white vertex u has just been discovered
u.set_d(time);
u.set_color("GRAY");
stack.push(u);
while(!stack.empty()){
Vertex k = stack.peek();
Vertex v = null;
if(adj_map.get(k).hasNext()){
v = adj_map.get(k).next(); // explore edges (k,v)
if(v.get_color().equals("WHITE")){
v.set_pi(k.get_node());
// time++;
v.set_d(time);
v.set_color("GRAY");
stack.push(v);
}
} else{
// v's adjacency list is exhausted
Vertex t = stack.pop();
time++;
t.set_f(time);
t.set_color("BLACK");
/*
* Topological Sort :
* 1. call DFS(G) to compute finishing times v.f for each vertex v
* 2. as each vertex is finished, insert it onto FRONT of linked list
* 3. return linked list of vertices
*/
topological_sort_list.addFirst(t);
}
}
}
public LinkedList<Vertex> topological_sort(){
return topological_sort_list;
}
}
【问题讨论】:
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您需要向我们展示代码...
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你为什么不分析你的程序。还发布像@SteveP 这样的代码。提到
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此类问题的答案应始终由实施确定。
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为什么要为每个顶点构造迭代器?为什么不根据需要将它们存储在堆栈中?
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因为我希望能够跟踪每个邻接列表中的哪个顶点接下来需要探索。
标签: java recursion depth-first-search