问题 在河的左岸有N个传教士.N个野人和一条船,传教士们想用这条船把所有人都运过河去,但有以下条件限制: (1)修道士和野人都会划船,但船每次最多只能运M个人: (2)在任何岸边以及船上,野人数目都不能超过修道士,否则修道士会被野人吃掉. 假定野人会服从任何一种过河安排,请规划出一个确保修道士安全过河的计划. 分析 百度一下,网上全是用左岸的传教士和野人人数以及船的位置这样一个三元组作为状态,进行考虑,千篇一律. 我换了一种考虑,只考虑船的状态. 船的状态:(x, y) x表示船上x个传教士,y

今日内容概要 爬虫框架之Scrapy 利用该框架爬取博客园 并发编程 今日内容详细 爬虫框架Scrapy 1.什么是框架? 框架类似于房子的结构,框架会提前帮你创建好所有的文件和内部环境 你只需要往对应的文件里面书写对应的代码就可以让该框架帮你运行 1.1简介 Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的,使用它可以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但是目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘.监测和自动化测试等领域,也可以应用在获

首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”. 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问.(2)查找顶点v的第一个邻接顶点w.(3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回溯到v,再找v的另外一个未访问过的邻接点.(4)若顶点w尚未被访问,则访问顶点w并标记顶点w为已访问.(5)继

Python 类声明 语法: class 类名: 类体 例: #--encoding:utf-8-- # class AddressBookEntity: myVersion=0.1 def __init__(self,name,phone): self.name=name self.phone=phone def updatePhone(self,newPhone): self.phone=newPhone print 'update user\' phone :'+newPhone tom=

数据结构可以说是编程的内功心法,掌握好数据结构真的非常重要.目前基本上流行的数据结构都是c和c++版本的,我最近在学习python,尝试着用python实现了二叉树的基本操作.写下一篇博文,总结一下,希望能够对其他好伙伴带来一点借鉴价值~~ 温馨提示:学习算法要先懂思想,后学代码.思想学会才是自己的.背下来代码,容易忘. 代码捉襟见肘,欢迎批评指正 ^.^先谈一下二叉树:二叉树是常用的存储数据的方式.除了根节点之外,每个节点都有一个父节点,最多有两个子节点,左孩子和右孩子对于二叉树有如下操作:

在介绍 python 实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是"图". 1 一些定义 顶点 顶点(也称为"节点")是图的基本部分.它可以有一个名称,我们将称为"键". 边 边(也称为"弧")是图的另一个基本部分.边连接两个顶点,以表明它们之间存在关系. 权重 边可以被加权以示出从一个顶点到另一个顶点的成本.例如,在将一个城市连接到另一个城市的道路的图表中,边上的权重可以表示两个城市之间的距离. 利用这些定义,我们

我们常说,python2 是深度优先,python3 是广度优先, 其实具体来说是 python2.2 及其以前是深度优先 python2.3及其以后就是广度优先了 python官网 讲解1 以及super子类调用父类的讲解 super详解 有这样一种需求: 一个类继承多个父类,同时这些类都有相同的方法名,但是具有不同的方法体,而且,子类需要调用所有父类的该方法 class Base: def vcr(self): pass class A(Base): def vcr(self): print

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当

图的概念 图表示的是多点之间的连接关系,由节点和边组成.类型分为有向图,无向图,加权图等,任何问题只要能抽象为图,那么就可以应用相应的图算法. 用字典来表示图 这里我们以有向图举例,有向图的邻居节点是要顺着箭头方向,逆箭头方向的节点不算作邻居节点. 在python中,我们使用字典来表示图,我们将图相邻节点之间的连接转换为字典键值之间的映射关系.比如上图中的1的相邻节点为2和3,即可表示如下: graph={} graph[1] = [2,3] 按照这种方式,上图可以完整表示为: graph={}

第三百三十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—深度优先与广度优先原理 网站树形结构 深度优先 是从左到右深度进行爬取的,以深度为准则从左到右的执行(递归方式实现)Scrapy默认是深度优先的   广度优先 是以层级来执行的,(列队方式实现)

1. 图 定义:图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为:G(V,E),其中,G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合. 简单点的说:图由节点和边组成.一个节点可能与众多节点直接相连,这些节点被称为邻居. 如二叉树就为一个简单的图: 更加详细的信息可参见:https://www.cnblogs.com/polly333/p/4760275.html 2. 算法 1). 广度优先搜索: 广度优先搜索算法(Breadth First Search,BSF

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+…+n的数和? # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

本文实例讲述了python数据结构之图深度优先和广度优先用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为"回溯点". 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问.(2)查找顶点v的第一个邻接顶点w.(3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回溯到

根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) label v as discovered while Q is not empty v ← Q.dequeue(

Graph Search and Connectivity Generic Graph Search Goals 1. find everything findable 2. don't explore anything twice Generic Algorithm (given graph G, vertex S) --- initialize S explored (all others unexplored) --- while possible: --- choose an edge(

网站的树结构 深度优先算法和实现 广度优先算法和实现 网站的树结构 通过伯乐在线网站为例子: 并且我们通过访问伯乐在线也是可以发现,我们从任何一个子页面其实都是可以返回到首页,所以当我们爬取页面的数据的时候就会涉及到去重的问题,我们需要将爬过的url记录下来,我们将上图进行更改 在爬虫系统中,待抓取URL队列是很重要的一部分,待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排队列也是一个很重要的问题,因为这涉及到先抓取哪个页面,后抓取哪个页面.而决定这些URL排列顺序的方法,叫做抓取策略.下面是常用的两

 深度优先(从左往右): 按照这个原则来:至于使用栈,或者队列:根据它们不同的特性:最终务必保证最终结果是原继承结构的“从左往右”:所以,如果是栈,就是右侧先入栈,左侧再入(这样左侧能先出来,遵循从左到右的原则:)如果是队列,则左侧先入队列,右侧再入(也能保证左侧先出来,遵循从左到右的原则)  群主]王(501562071) 2018/5/29 11:21:53结构是那个结构,但具体怎么放,有一部分是基于“原则”导向[叫兽]你在“佐”,我在“鼬”(68821400) 2018/5/29 11:2

图结构: 非常强大的结构化思维(或数学)模型.如果您能用图的处理方式来规范化某个问题,即使这个问题本身看上去并不像个图问题,也能使您离解决问题更进一步. 在众多图算法中,我们常会用到一种非常实用的思维模型--遍历(traversal):对图中所有节点的探索及访问操作. 图的一些相关概念: 简单图(Simple graph):无环并且无平行边的图. 路(path):内部点互不相同的链. 如果无向图G中每一对不同的顶点x和y都有一条路,(即W(G)=1,连通分支数)则称G是连通图,反之称为非连通图.