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介绍

本文由浅入深的介绍DFS，以及由些引深到访问者模式。看完本文，你会有如下收获

1. 学习到一种通用的解题思想，帮你解决leetcode一类题
2. 学习到回溯算法的本质
3. 带你重新认识树的遍历
4. 更进一步的理解访问者模式的本质

一、Walk与Visit思想

这里，使用一个直观的现实例子来说明Walk与Visit思想

1. 一个比喻

我们假设有这样一个小区，小区中的房子都是一座座独立的别墅。这个小区的组织形式呢，有点怪，以树的结构进行组织，就像下图这样

 

 

 

在这里

树的结点-->别墅

树的分支-->连接别墅的道路

2. Walk顺序

假设张三从大门进入来到了这个小区，他要在这个小区散步，散步的习惯就是深度优先，则其经过的别墅顺序为，

A->B->Null->D-Null->Null->C->Null->Null复制代码

(之所以添加null是为了下文中讨论Visit时机时方便, 同时也可以让代码更容易理解与简化，这里可以先忽略)

 

 

 

而以上的顺序称之为Walk顺序，其实就是深度遍历的顺序（注意, 这里只是经过别墅，并没有进入别墅）.

而对于一个给定的树来说，深度遍历的顺序是固定的。

3. Visit时机

如果说, 当张三经过某一别墅时, 决定进入别墅拜访主人, 或者进入别墅做一些其它事情的话，我们将要做的事情抽象为Visit操作, 对于每一个别墅来说,Visit的时机, 有三种可能. 如下图所示

 

对于A, 对于A其时机可以是

时机1:走到B之前,还未打算散步到那里

时机2:从B返回，但还没打算前往C

时机3:从C返回

如果使用代码描述Walk顺序与Visit时机, 则是这个样子的.

void walk(TreeNode node) {    //时机1，还没前往B        walk(node.left);    // 这时，到达了B    //时机2, 已经从B返回        walk(node.right);   // 这时，到达了C    //时机3, 也从C返回了        return;}复制代码

当程序中调用walk(TreeNode A)时, 可以认为到达了结点A.

当涉及到树的结构时, 可以根据不同的需要选择一个或多个时机, 对于每一个时机, 也可以进行不同的操作.

4. 再谈，前序，中序与后序遍历

前面介绍walk与visit，以及visit的三个时机，有什么用呢？

我们来看其实际上的一个应用。那就是使用以上的模板改写前序，中序，以及后序遍历的代码。先定义一下TreeNode的结构

class TreeNode {  int val;    TreeNode left;    TreeNode right;    TreeNode(int x) {val = x;}}复制代码

我们先来看，如何写前序的代码。

这里，我们需要搞明白，在前序遍历中，visit具体是什么操作，我们不妨就是打印出结点的值。

那么，这个visit操作放到什么时候来做呢？其实就是时机选择的问题，那么前序遍历，就是一到达结点，还没访问左右子结点之前进行操作，所以，我们可以写出如下代码

//前序void walk(TreeNode node) {    //走到空结点, 什么也不做    if (node == null) return;    print(node.val);        //还没进入左右结点    walk(node.left);    walk(node.right);    return;}复制代码

同理，中序就是从左结点访问回来之后，进行打印，代码如下

//中序void walk(TreeNode node) {    //走到空结点, 什么也不做    if (node == null) return;    walk(node.left);    print(node.val);        //从左结点回来啦    walk(node.right);    return;}复制代码

同理，后序

//后序void walk(TreeNode node) {    //走到空结点, 什么也不做    if (node == null) return;    walk(node.left);    walk(node.right);    print(node.val);    return;}复制代码

那么，这和我们平时对前中后序的遍历有什么不同呢？如果我们不使用walk, visit的思路来写的话，是这样子的

void preOrder(TreeNode node) {    if(node == null) return;    print(node.val);    preOrder(node.left);    preOrder(node.right);    return;}void inOrder(TreeNode node) {    if(node == null) return;    print(node.val);    inOrder(node.left);    inOrder(node.right);    return;}void postOrder(TreeNode node) {    if(node == null) return;    print(node.val);    postOrder(node.left);    postOrder(node.right);    return;}复制代码

而walk顺序，就是深度优先顺序，前面说了，对于一个给定的树，只有一种walk顺序，而对于visit却有三种时机，代码如下

void walk(TreeNode node) {    if(node == null) return;    //operateA()    walk(node.left);    //operateB()    walk(node.right);    //operateC()    return;}void operateA() {}void operateB() {}void opearteC() {}复制代码

那么就可以说出两者的不同了

使用walk顺序来写三种遍历，其实三种遍历都是同一种顺序，只是visit的时机不同罢了。

而使用三种遍历思想来写三种遍历的算法，你看到的是三种不同的顺序

而以上两点看待问题的角度其实有很大的区别，使用walk顺序不同visit的时机来写，往往能写出更清晰易懂的代码，对于简单的打印可能不明显，下面举一个更复杂的例子。

5. 打印2叉树的所有路径

题目描述见

分析题目, 我们利用一个变量path来记录从root到当前结点的路径.

这里的关键是选择操作的时机,以及做哪些操作.也就是visit的时机，以及visit具体要做什么。

首先, 当我们到达一个结点时, 如果该结点是非叶子结点, 则需要将node.val + "->" 添加到路径中.

如果是叶子结点, 则需要将node.val添加到路径中并且将该路径放到最终的路径集合paths中.

以上可以是时机1做的操作, 代码如下:

static public void append(TreeNode node) {    //叶子结点    if (node.left == null && node.right == null) {        path.append(node.val);        paths.add(path.toString());        return;    }    //非叶子结点    path.append(node.val + "->");    return;}复制代码

那么还需要做其它的吗?

以上所做的是往路径中添加的工作, 如果我们只加不减, 路径就会包含在其它结点, 这是错误的, 所以但我们离开某一个结点时, 即时机3时, 做以下操作.

static public void strip(TreeNode node) {    int valSize = Integer.toString(node.val).length();    if (node.left == null && node.right == null) {        path.delete(path.length() - valSize, path.length());        return;    }    path.delete(path.length() - (2 + valSize), path.length());    return;}复制代码

walk代码，再加上时机一和时机三的操作，就是如下所示代码

static public void walk(TreeNode node) {    if (node == null) {        return;    }    append(node);    walk(node.left);    walk(node.right);    strip(node);    return;}复制代码

可见，使用walk思想来解决题目主要是考虑清楚两点

1. 选择操作的时机
2. 具体是什么操作

而如果是， 利用"遍历"的思想, 可能写出如下的代码

public void innerBinaryTreePaths(TreeNode root) {        int valSize = Integer.toString(root.val).length();    path.append(root.val);    if(root.left == null && root.right == null) {        paths.add(path.toString());        path.delete(path.length() - valSize, path.length());        return;    }    path.append("->");    if(root.left != null) {        innerBinaryTreePaths(root.left);    }    if(root.right != null) {        innerBinaryTreePaths(root.right);    }        path.delete(path.length() - (2 + valSize), path.length());    return;    }复制代码

而这种解法，显然不如第一种清晰。

比较两种思想的解法。

1. walk与visit思想 ：则将访问顺序与操作解耦合, 写代码时, 我们只要关心, 操作的时机以及执行什么操作即可, 写出的代码更加清晰
2. 普通遍历思想：则访问顺序与操作耦合在一起，代码混乱不清晰

二 进一步

以上只是介绍了二叉树，其实这种walk与visit具有更普遍的适用性，比如一个多叉树的模板可以是这样

void walk(TreeNode node) {    // 进入第一个子节点之前    for(int i = 0; i < node.childRen.length; i++){    // 进入每一个子节点之前        walk(node.childRen[i]);        // 从每一个子节点返回之后    }    // 从所有子节点返回了}复制代码

实际上, 无论是二叉树, 多叉树, 还是图也好, 其Walk顺序都可以归结为深度优先顺序.

对于二叉树, 访问时机有三个, n叉树, 访问时机有n+1个, 图也是类似.

所以涉及到这几种数据结构的操作, 都可以利用以上所讨论的思想解决.

三 更进一步: 访问者模式

以上只是说明了，其在树，图结构上的应用，但是这种思想可以应用在更加一般化的结构中，我们可以给定任意的结构，然后规定一种顺序，再规定操作的时机和具体操作。这就是访问者模式。

其实这个问题的更一般化问题就是访问者模式, 其思想是将算法与结构分离.

详细介绍见

四 总结

walk与visit思想的本质是：

将在一个数据结构上的操作与该数据结构分离

 

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