深度优先遍历和广度优先遍历 什么是深度优先和广度优先 其实简单来说 深度优先就是自上而下的遍历搜索 广度优先则是逐层遍历, 如下图所示 1.深度优先 2.广度优先 两者的区别 对于算法来说 无非就是时间换空间 空间换时间 深度优先不需要记住所有的节点, 所以占用空间小, 而广度优先需要先记录所有的节点占用空间大 深度优先有回溯的操作(没有路走了需要回头)所以相对而言时间会长一点 深度优先采用的是堆栈的形式, 即先进后出广度优先则采用的是队列的形式, 即先进先出 具体代码 const data =

如果在*.js文件中获取当自己当前的路径是很重要的. 举个例子,如果一个css文件中引用图片,如background-img: url('./Images/bg.png').那么图片的路径,是相对于css文件而言的. 但是,如果我们再js文件中引用图片,如img.src = './images/bg.png';  但是,图片却不是根据js的相对路径的.而是根据(引用该js)的html的相对路径来决定的.这显然不合理. 所以如果我们能获取js文件的绝对路径的话,就会好很多.譬如 img.src =

自己用JS实现了 广度优先遍历 第一种用了数组的高阶函数,看起来有些复杂.然后思索着从可读性上优化了一下,孰优孰劣以后分析. var list = [{ id: "ab", children: [{ id: "ab1", children: [{ id: "ab11", children: [] }] },{ id: "ab2", children: [] }, { id: "cd", children:

//js方法用来获取路径传参上所带的参数 function GetQueryString(param) { var reg = new RegExp("(^|&)" + param + "=([^&]*)(&|$)", "i"); var r = window.location.search.substr(1).match(reg); if (r != null) { return r[2]; } return null;

可以引入一个jsp,这个jsp的内容如下: <%@page pageEncoding="UTF-8" contentType="text/javascript; charset=UTF-8"%>//设置ContextPath var __ctx='<%=request.getContextPath()%>'; <c:set var="ctx" value="${pageContext.request.con

浅谈JS中的!=.== .!==.===的用法和区别   var num = 1;     var str = '1';     var test = 1;     test == num  //true 相同类型 相同值     test === num //true 相同类型 相同值     test !== num //false test与num类型相同,其值也相同, 非运算肯定是false     num == str  //true 把str转换为数字,检查其是否相等.     nu

问题: 32位程序在64位系统上调用GetModuleFileNameEx()遍历获取64位进程的全路径失败,得到的路径都为空. 根据官方的说法: For the best results use the following table to convert paths. Windows 2000 = GetModuleFileNameEx() Windows XP x32 = GetProcessImageFileName() Windows XP x64 = GetProcessImageF

/** * 当填写参数href后,解析你给的参数,如果为空自动从获取浏览器的地址 *测试路径:>>>http://127.0.0.1:8020/url/index.html?id=1.2&gys=7777777777777777777777777&name=思思博士#api/126 */ function urlResolve(href){ return { href:href?href:window.location.href,//获取路径 search:window.

深度优先与广度优先的定义 首先我们先要知道什么是深度优先什么是广度优先. 深度优先遍历是指从某个顶点出发,首先访问这个顶点,然后找出刚访问这个结点的第一个未被访问的邻结点,然后再以此邻结点为顶点,继续找它的下一个顶点进行访问.重复此步骤,直至所有结点都被访问完为止. 广度优先遍历是从某个顶点出发,首先访问这个顶点,然后找出刚访问这个结点所有未被访问的邻结点,访问完后再访问这些结点中第一个邻结点的所有结点,重复此方法,直到所有结点都被访问完为止. 代码实现 以下代码针对树的遍历实现,可能根据实际情

写在前面 图的存储结构有两种:一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法. 另一种是基于链表的的邻接表表示法. 在邻接矩阵中,可以如下表示顶点和边连接关系: 说明: 将顶点对应为下标,根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1,表示两个顶点向联接. 图示表示的是无向图的邻接矩阵,从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称. 我们在下面将要讨论的是下图的两种遍历方法(基于矩阵的): 我们已经说明了我们要用到的是邻接矩阵表示法,那么我首先要来构造图: 1.深度优先遍历算法 分析深度优先遍历 从图的某个顶点出发,

var obj=document.getElementById("id");得到的是dom对象,对该对象进行操作的时候使用js方法 var obj=$("#id");得到的是jquery对象,对该对象进行操作的时候使用jquery方法 1.对于上面获得的对象进行遍历 (1).js方法  for(vat i=0;j<obj.length;i++){ obj[i] 来获得对应的某一个元素} (2).jquery方法  $(“#id”).each(function(

图的存储结构 1)邻接矩阵 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)存储图中边或弧的信息. 2)邻接表 3)十字链表 4)邻接多重表 5)边集数组 本文只用代码实现用邻接矩阵方式存储图.忘见谅. 图的遍历 1)深度优先遍历(Depth_First_Search,DFS) 从图中某个顶点 v 出发,访问此顶点,然后从 v 的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和 v 有路径相通的顶点都被访问到.--------递归思想 2)广度优先遍历(Breadth

针对js各种遍历作一个总结分析,从类型用处:分数组遍历和对象遍历:还有性能,优缺点等. JS数组遍历: 1,普通for循环,经常用的数组遍历 var arr = [1,2,0,3,9]; for ( var i = 0; i <arr.length; i++){ console.log(arr[i]); } 2,优化版for循环:使用变量,将长度缓存起来,避免重复获取长度,数组很大时优化效果明显 for(var j = 0,len = arr.length; j < len; j++){ co

在编程生活中,我们总会遇见树性结构,这几天刚好需要对树形结构操作,就记录下自己的操作方式以及过程.现在假设有一颗这样树,(是不是二叉树都没关系,原理都是一样的) 1.广度优先遍历 英文缩写为BFS即Breadth FirstSearch.其过程检验来说是对每一层节点依次访问,访问完一层进入下一层,而且每个节点只能访问一次.对于上面的例子来说,广度优先遍历的 结果是:A,B,C,D,E,F,G,H,I(假设每层节点从左到右访问). 先往队列中插入左节点,再插右节点,这样出队就是先左节点后右节点了.

我司最近正在用VUE做一个基于用户权限显示不同左侧菜单的后台管理系统,接口会根据用户的权限不同返回不同的菜单名称.URL等,前端要将这些菜单名称及URL动态添加到系统的左侧,这里就用到了vue-router2.2新添的router.addRouter(routes)方法.但是接口返给我的只是普通的由键值对组成的数组,而vue-router需要的是固定格式的路由写法,于是我就只能自己动手将普通的数组转换成路由的写法了.具体代码如下: let json = [ { "id": 64, &q

js,全称javascript,不过虽然是以java开头,不过与java一点关系都没有. js和java有如下区别: (1)js是浏览器端的语言,而java是服务器端的语言. (2)js是动态语言,java是静态语言. (3)java是基于面向对象的编程语言,而js虽有对象这个概念,但是只是基于对象而不能直接继承; 这里要提一点动态和静态是什么意思? 简单的说,动态就是不需要编译就能执行,而静态需要编译执行. 现在比较流行的就是前后端分离,如果用纯html开发+js获取后台数据,那么路径又怎么获

无向图满足约束条件的路径 •[目的]:掌握深度优先遍历算法在求解图路径搜索问题的应用 [内容]:编写一个程序,设计相关算法,从无向图G中找出满足如下条件的所有路径:  (1)给定起点u和终点v.  (2)给定一组必经点,即输出的路径必须包含这些点.  (3)给定一组必避点,即输出的路径必须不能包含这些点. [来源]:<数据结构教程(第五版)>李春葆著,图实验11. 代码: #include<stdio.h> #include<malloc.h> #define MAXV

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil

前言: 深度优先遍历:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次.要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历.中序遍历.后序遍历.具体说明如下: 前序遍历:根节点->左子树->右子树 中序遍历:左子树->根节点->右子树 后序遍历:左子树->右子树->根节点 广度优先遍历:又叫层次遍历,从上往下对每一层依次访问,在每一层中,从左往右(也可以从右往左)访问结点,访问完一层就进入下一层,直到没有结点可以访问为止. 例如对于一下

什么是树 在计算器科学中,树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实现这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合.它是由n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合. 树的特点 ​ 每个节点有零个或多个子节点: ​ 没有父节点的节点称为根节点: ​ 每一个非根节点有且只有一个父节点: ​ 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树 概念 ​ 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度: ​ 树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度: ​ 叶节点或