Graph 从回溯的角度解释BFS和DFS

维基百科关于深度优先搜索：

深度优先搜索（DFS）是一种 遍历或搜索的算法 树、树结构或图形。一个 从根开始（选择一些 节点（在图形中为根） 并尽可能沿着 回溯之前的每个分支。

那么什么是广度优先搜索？

“选择起始点的算法 节点，检查所有节点的回溯， 选择最短路径，选择相邻节点回溯， 最后选择了最短的路径 查找最佳路径，因为 由于连续性，正在遍历每条路径 回溯

Regex

find

的修剪——回溯？

“回溯”一词因其用途的多样性而令人困惑。UNIX的

find

使用回溯来修剪SO用户。如果您不限制正则表达式的范围，Regex Buddy使用“灾难性回溯”一词。这似乎是一个使用太广泛的总括术语。因此：

如何定义图论中的“回溯”

什么是广度优先搜索和深度优先搜索中的“回溯”

[新增]

回溯和示例的良好定义

史泰尔曼（？）发明的术语

回溯与示例

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这种混淆是因为回溯是在搜索过程中发生的事情，但它也指一种特定的解决问题的技术，在这种技术中进行了大量的回溯。这种程序被称为回溯程序

想象开车进入一个街区，总是在你看到的第一个转弯处转弯（假设没有环路），直到你到达一个死胡同，然后你开车回到下一条无人拜访的街道的十字路口。这是“第一”种回溯，大致相当于这个词的口语用法

更具体的用法是指一种解决问题的策略，类似于深度优先搜索，但当它意识到不值得继续向下搜索某个子树时，会返回

换句话说，一个天真的DFS会盲目地访问每个节点，直到它达到目标。是的，它会“回溯”“在叶节点上。但是回溯者也会回溯无用的分支。其中一个例子是在Boggle板上搜索单词。每个图块周围都有8个其他图块，因此树很大，而朴素的DFS可能需要太长时间。但是当我们看到像“ZZQ”这样的组合时，我们可以从这一点上安全地停止搜索，因为添加更多的字母不会使它成为一个单词

我喜欢朱莉·泽伦斯基教授的这些讲座。她用回溯法解决了8个皇后、一个数独难题和一个数字替换难题，一切都很好地动画化了。

树是任意两个顶点之间只有一条路径的图。这消除了循环的可能性。搜索图形时，通常会有一些逻辑来消除循环，因此行为是相同的。此外，对于有向图，不能沿“错误”方向跟随边

据我所知，在Stallman的论文中，他们开发了一个逻辑系统，它不只是对查询说“是”或“否”，而是通过进行最小数量的更改来建议对错误查询的修复。您可以看到回溯的第一个定义可能在哪里发挥作用