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Blog 3 DFS Pattern Exploración de rutas Conectividad Componentes
Por que importa DFS
DFS Depth First Search explora un grafo o arbol avanzando todo lo posible por una rama antes de retroceder. Imagina a una persona resolviendo un laberinto avanza hasta que encuentra un bloqueo y luego retrocede para probar otra ruta. Es ideal cuando necesitas explorar todas las rutas posibles detectar ciclos o estudiar la conectividad de una estructura compleja.
Cuándo usar DFS
Exploración exhaustiva de rutas por ejemplo problemas de backtracking. Detección de conectividad componentes y ciclos. Grafos grandes donde la recursión o una pila ayudan a estructurar la búsqueda.
Idea central de DFS
1 Inicia desde un nodo origen. 2 Visita recursivamente o con una pila un vecino no visitado. 3 Retrocede cuando ya no queden vecinos sin visitar y continua por otra rama.
Plantilla conceptual
Recursivo marca el nodo como visitado procesa el nodo avanza a cada vecino no visitado y retrocede al terminar. Iterativo usa una pila apila el inicio y mientras la pila no este vacia saca un nodo si no esta visitado lo marcas procesas y apilas a sus vecinos no visitados.
Patrones y casos de uso con DFS
1 Exploración de rutas
DFS es la primera opcion para recorrer todas las rutas posibles. Ejemplo existe una ruta entre origen y destino en un DAG marca el nodo como visitado y explora sus vecinos si llegas al destino devuelve verdadero si agotas vecinos sin alcanzarlo devuelve falso. Problemas relacionados Word Search LeetCode 79 N Queens All Paths from Source to Target LeetCode 797.
2 Componentes conectados
DFS permite contar cuantas partes desconectadas tiene un grafo. En un grafo no dirigido recorre todos los nodos y cada vez que encuentres uno no visitado lanza un DFS y suma uno al contador. Problemas relacionados Number of Islands LeetCode 200 Connected Components in Graph LeetCode 323.
3 Detección de ciclos
Grafo no dirigido detecta un ciclo si al explorar un vecino ya visitado este no es el padre en la recursion. Grafo dirigido usa un marcador de pila de recursion si vuelves a alcanzar un nodo marcado en la pila hay ciclo. Problemas relacionados Course Schedule LeetCode 207 Detect Cycle in Graph.
4 Ordenamiento topologico con DFS
En DAGs visita todos los vecinos no visitados de un nodo y al finalizar empuja el nodo a una pila o lista al invertir ese orden obtienes el orden topologico. Problemas relacionados Course Schedule II LeetCode 210.
5 Backtracking DFS con paso de deshacer
El backtracking agrega dos ideas marcar elegir y deshacer ejemplo Word Search mueve en cuatro direcciones valida limites y caracteres marca como visitado explora y al volver restaura el estado. Este patron se aplica a Sudoku combinaciones y permutaciones.
Mapa mental para entrevistas con DFS
Exploracion de rutas Word Search N Queens All Paths. Conectividad Number of Islands Componentes conectados. Deteccion de ciclos Course Schedule Ciclos en grafos. Ordenamiento topologico Course Schedule II. Backtracking Sudoku combinaciones permutaciones y busqueda de palabras.
Complejidad de DFS
Tiempo O V mas E donde V es numero de vertices y E numero de aristas. Espacio O V por la pila de recursion en el peor caso o por la pila explicita en la version iterativa mas la estructura visited.
Mensajes clave
DFS es una navaja suiza para problemas de exploracion te permite examinar todas las rutas detectar ciclos y analizar conectividad. Es un encaje natural para backtracking gracias a su ciclo probar explorar y deshacer.
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Conclusión
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