迭代-DFS比递归-DFS更快?

时间:2014-12-31 17:00:29

标签: java recursion depth-first-search

我以迭代方式和递归方式实现了深度优先搜索算法。它们都可以在小尺寸(小于1 MB)的文件上正常工作。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。但事实并非如此。 这是预期的吗?

请注意:我已经使用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;
}

}

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

如果您谈论的是时间复杂性,答案是两者都相同。不管实现如何,DFS的运行时间都是O(V),因为您应该只一次访问图形中的每个顶点。此外,运行时也是Omega(V),因为无论输入大小如何,都一次访问图形中的所有顶点。这将使DFS的运行时保持在Theta(V)。 不管实现方式如何,整个DFS算法都保持相同。因此,递归DFS和迭代DFS的运行时间应该都相同,都为Theta(V)。