1.算法用途: 是一种图像搜索演算法.用于遍历图中的节点,有些类似于树的深度优先遍历.这里唯一的问题是,与树不同,图形可能包含循环,因此我们可能会再次来到同一节点. 2.主要思想: 主要借助一个队列.一个布尔类型数组.邻接矩阵完成(判断一个点是否查看过,用于避免重复到达同一个点,造成死循环等),先将各点以及各点的关系存入邻接矩阵. 再从第一个点开始,将一个点存入队列,然后在邻接表中找到他的相邻点,存入队列,每次pop出队列头部并将其打印出来(文字有些抽象,实际过程很简单),整个过程有点像往水中投

图遍历的概念: 从图中某顶点出发访遍图中每个顶点,且每个顶点仅访问一次,此过程称为图的遍历(Traversing Graph).图的遍历算法是求解图的连通性问题.拓扑排序和求关键路径等算法的基础.图的遍历顺序有两种:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).对每种搜索顺序,访问各顶点的顺序也不是唯一的. 一.图的存储结构 1.1 邻接矩阵 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是

在图的基本算法中,最初需要接触的就是图的遍历算法,根据访问节点的顺序,可分为深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS). DFS(深度优先搜索)算法 Depth-First-Search 深度优先算法,是一种用于遍历或搜索树或图的算法.沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支. 当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点. 这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止. 如果还存在未被发现的节点, 则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复

在上一篇文章我们用java演示了图的数据结构以及图涉及到的深度优先遍历算法,本篇文章将继续演示图的广度优先遍历算法.广度优先遍历算法主要是采用了分层的思想进行数据搜索.其中也需要使用另外一种数据结构队列,本篇文章为了使代码更加优雅,所有使用java中Linkedlist集合来进行模拟队列.因为该集合有在队列尾部添加元素和从队头取出元素的API. 算法思想: 1.先访问一个元素,然后放到队列中,并且标记已经访问过该元素. 2.然后判断队列是否为空,不为空则取出队头元素. 3.然后取出队头元素的第一

参考网址:https://www.cnblogs.com/aoximin/p/13162635.html 前言 简介图: 在数据的逻辑结构D=(KR)中,如果K中结点对于关系R的前趋和后继的个数不加限制,即仅含一种任意的关系,则称这种数据结构为图形结构. 来源百度百科 图形结构是一种比树形结构更复杂的非线性结构.在树形结构中,结点间具有分支层次关系,每一层上的结点只能和上一层中的至多一个结点相关,但可能和下一层的多个结点相关.而在图形结构中,任意两个结点之间都可能相关,即结点之间的邻接关系可以是

十大算法之广度优先遍历: 本文以实例形式讲述了基于Java的图的广度优先遍历算法实现方法,详细方法例如以下: 用邻接矩阵存储图方法: 1.确定图的顶点个数和边的个数 2.输入顶点信息存储在一维数组vet中 3.初始化邻接矩阵. 4.依次输入每条边存储在邻接矩阵array中 输入边依附的两个顶点的序号i,j. 将邻接矩阵的第i行第j列的元素值置为1: 将邻接矩阵的第j行第i列的元素值置为1: 广度优先遍历实现: 1.初始化队列Q 2.訪问顶点v:ifVisit[v]=1;顶点v入队Q; 3.whi

目录 多级树的深度遍历与广度遍历 节点模型 深度优先遍历 广度优先遍历 多级树的深度遍历与广度遍历 深度优先遍历与广度优先遍历其实是属于图算法的一种,多级树可以看做是一种特殊的图,所以多级数的深/广遍历直接套用图结构的遍历方法即可. 工程中通常会用多级树来存储页面表单的各级联动类目,本文提供了深度遍历与广度遍历的示例,在使用时只要根据你的业务需求稍加改动即可. 我们知道,遍历有递归,非递归两种方式.在工程项目上,一般是禁用递归方式的,因为递归非常容易使得系统爆栈.同时,JVM也限制了最大递归数量

昨晚刚昨晚华为笔试题,用到了BFS和DFS,可惜自己学艺不精,忘记了实现原理,现在借用大佬写的内容给自己做个提高 转自:https://www.jianshu.com/p/70952b51f0c8 图是一种灵活的数据结构,一般作为一种模型用来定义对象之间的关系或联系.对象由顶点(V)表示,而对象之间的关系或者关联则通过图的边(E)来表示. 图可以分为有向图和无向图,一般用G=(V,E)来表示图.经常用邻接矩阵或者邻接表来描述一副图. 在图的基本算法中,最初需要接触的就是图的遍历算法,根据访问节点

复习IO操作,突然想写一个小工具,统计一下电脑里面的Java代码量还有注释率,最开始随手写了一个递归算法,遍历文件夹,比较简单,而且代码层次清晰,相对易于理解,代码如下:(完整代码贴在最后面,前面是功能实现代码) public static void visitFile(File file) { if (file != null) { // 如果是文件夹 if (file.isDirectory()) { // 统计文件夹下面的所有文件路径 File[] fls = file.listFiles

/*图的存储及遍历*/ #include<iostream> using namespace std; //----------------------------------- //邻接矩阵的存储及深度和广度遍历 //----------------------------------- /*邻接矩阵的类型定义*/ #define MAX 10000000 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef enum{ DG,DN,UDG,UDN }GraphKind;//有

java遍历树如现有以下一颗树:A     B          B1               B11          B2               B22     C          C1               C11               C12          C2     D          D1               D11 第一种方式深度优先遍历 (最终返回的一棵压扁的树,依次从上往下)使用Stack,由于stack是先进后出,故实现方式为:首先pu

今天搞了一个多小时,头是疼的,应该是没休息好吧,学习了数据结构这一节,感觉收益良多,下面贴上代码和心得: /*24_链表创建和链表遍历算法的演示*/ # include <stdio.h> # include <malloc.h> # include <stdlib.h> typedef struct Node { int data;//数据域 struct Node * pNext;//指针域 }NODE, *PNODE;//NODE等价于struct Node //

连通图的遍历(深度遍历/广度遍历) 概念:图中的所有节点都要遍历到,并且只能遍历一次. 深度遍历 广度遍历 深度遍历 概念:从一个给定的顶点开始,找到一条边,沿着这条边一直遍历. 广度遍历 概念:从一个给定的顶点开始,找到这个顶点下的所有子顶点后,再找下一层的子顶点. 深度遍历的实现思路 1,创建一个bool数组,用来识别哪个顶点已经被遍历过了. 2,递归 3,递归找给定顶点是否有下一个顶点(方法:get_first_neighbor),都找完后, 4,再递归找给定顶点之后的在3处找到的顶点后的

◆ 常用的遍历算法: 1.1.用指定函数依次对指定范围内所有元素进行迭代访问.该函数不得修改序列中的元素 functor for_each(iteratorBegin, iteratorEnd, functor对每个元素进行操作); 1.2.与for_each类似,遍历所有元素,但可对容器的元素进行修改( transform 是变换的意思) OutputIterator transform(InputIterator _First1,   InputIterator _Last1,  Outpu

void PostOrderTraverse(BTNode *T) { //就用到了一个变量T if(T==NULL) return; PostOrderTraverse(T->lchild); PostOrderTraverse(T->rchild); printf("%c",T->data); }   前序非递归测试代码 #include <stdio.h> #include <malloc.h> #define ElemType char

C++ STL 常用遍历算法 STL的容器算法迭代器的设计理念 1) STL的容器通过类模板技术,实现数据类型和容器模型的分离 2) STL的迭代器技术实现了遍历容器的统一方法:也为STL的算法提供了统一性奠定了基 础 3) STL的算法,通过函数对象实现了自定义数据类型的算法运算:所以说:STL的算法也提 供了统一性.                核心思想:其实函数对象本质就是回调函数,回调函数的思想:就是任务的编写者和任务的调用者有效解耦合.函数指针做函数参数.4) 具体例子:transf

一.前言 以后尽量每天更新一篇,也是自己的一个学习打卡!加油!今天给大家分享的是,Python里深度/广度优先算法介绍及实现. 二.深度.广度优先算法简介 1. 深度优先搜索(DepthFirstSearch) 深度优先搜索的主要特征就是,假设一个顶点有不少相邻顶点,当我们搜索到该顶点,我们对于它的相邻顶点并不是现在就对所有都进行搜索,而是对一个顶点继续往后搜索,直到某个顶点,他周围的相邻顶点都已经被访问过了,这时他就可以返回,对它来的那个顶点的其余顶点进行搜索. 深度优先搜索的实现可以利用递归

引言:做2048小游戏会将横纵方向的数字内容,存储在一个二维数组中,要将这个二维数组中的内容显示在页面上,就一定要用遍历算法来实现了. 一.二维数组存储    首先考虑用二维数组存储所有行数,列数  →  var  RN=4,CN=4; 然后再定义一个变量data 来保存这个二维数组  →  var  data; 游戏的所有主要执行程序都保存在start()函数下 → 启动游戏 保存存有行数,列数的二维数组到data中    关键代码 ↓ function start(){ data=[]; /

01昨天课程回顾 02函数对象适配器 函数适配器是用来让一个函数对象表现出另外一种类型的函数对象的特征.因为,许多情况下,我们所持有的函数对象或普通函数的参数个数或是返回值类型并不是我们想要的,这时候就需要函数适配器来为我们的函数进行适配. 使用方法: 第一步 让函数对象 1 绑定器适配器 作用: 可以动态改变函数对象的一个参数,不用生成多个函数对象 2. 取反适配器 作用:改变函数谓词(返回值为bool的函数对象)的返回状态//true改为false  false改为true 3. 普通函数适

树表示由边连接的节点.它是一个非线性的数据结构.它具有以下特性. 一个节点被标记为根节点. 除根节点之外的每个节点都与一个父节点关联. 每个节点可以有一个arbiatry编号的chid节点. 我们使用前面讨论的os节点概念在python中创建了一个树数据结构.我们将一个节点指定为根节点,然后将更多的节点添加为子节点.下面是创建根节点的程序. 创建树 创建根 我们只需要创建一个节点类并向节点添加赋值.这就变成了只有根节点的树. class Node: def __init__(self, data

我们在实际的工作业务场景中经常遇到这样的场景,求取树数据中某个节点的父亲节点以及所有的父亲节点,这样的场景下不建议使用深度遍历,使用广度遍历可以更快找到. 1.案例解说 比如树的长相是这样的: 树的数据是这样的: 是我们常用的树的数据及长相. 2.业务要求 在[测试抽取5]后面新增一个节点,要求 1)接口要求传入当前节点的父节点: 2)新增后重新获取树数据,默认展开所有的父级 3.代码实现及说明 思路: 1)设定一个排队数组parentIdsQueue将树数据开始排队: 2)如果当前数据有孩子节