一.实现思路: 1. 创建一个队列(使用C# 队列类 Queue,需要使用命名空间 System.Collections.Generic): 2. 把起始文件夹名称排入队中: 3. 检查队列中是否有文件夹,如果有,从队列中取出队首文件夹: 4. 把该文件夹下的子文件夹全部排入队中: 5. 把该文件夹下的全部文件做出相应处理: 6. 重复执行步骤 3-5,直到队列为空. 补充说明:使用委托建立消息机制,可以把该方法改造成通用文件夹遍历方法. 二.主要代码: public static void T

广度优先算法又称宽度优先搜索,是一种简便的图的搜索算法之一.搜索方式大致是这样的: 直到搜索到目标结点(结点就是那些圆球球,其中有一个或者多个是目标结点)或者搜完了整个图都没找到目标结点就停止搜索. 实现这个要是想用像深度优先算法那样函数套函数那样是难以实现的(至少我实现不了). 像这样的: 求问从A到B的最短路径的结点数是多少? 这道题很简单嘛,肯定是A-C-B啊,答案是3啊.那怎样用C语言实现呢? 深搜的话:一条路一条路读取,取结点数最小的,也可以,但是问题来了,当结点数特别多,图非常“辽阔

本文参考http://zoulc001.iteye.com/blog/1186996 广度优先算法介绍 整个的广度优先爬虫过程就是从一系列的种子节点开始,把这些网页中的"子节点"(也就是超链接)提取出来,放入队列中依次进行抓取.被处理过的链接需要放 入一张表(通常称为Visited表)中.每次新处理一个链接之前,需要查看这个链接是否已经存在于Visited表中.如果存在,证明链接已经处理过, 跳过,不做处理,否则进行下一步处理. 初始的URL地址是爬虫系统中提供的种子URL(一般在系统

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用

一.广度优先算法BFS(Breadth First Search) 基本实现思想 (1)顶点v入队列. (2)当队列非空时则继续执行,否则算法结束. (3)出队列取得队头顶点v: (4)查找顶点v的所以子节点,并依次进入队列: (5)转到步骤(2).  python伪代码: def BFS(root) Q=[] Q.append(root[0]) while len(Q)>0: node=Q.pop(0) print (node) #将所有子节点入队列 for i in node_child:

1.功能需求 删除一个目录(包括目录本身),同时删除该目录中所有文件及目录(含隐藏的) 2.遇到的问题 qt5中已经有了递归删除目录的函数--->bool QDir::removeRecursively() 例如:这里要删除d:/22/33目录 QDir dir("d:/22/33"); dir.removeRecursively(); //33目录以及里面的内容全部删除 但是,如果33目录中有隐藏的目录或文件,就会删除失败(非隐藏的目录或文件正常删除) 那么,在windows下

1.功能需求 删除一个目录(包括目录本身),同时删除该目录中所有文件及目录(含隐藏的) 2.遇到的问题 qt5中已经有了递归删除目录的函数--->bool QDir::removeRecursively() 例如:这里要删除d:/22/33目录 QDir dir("d:/22/33"); dir.removeRecursively(); //33目录以及里面的内容全部删除 但是,如果33目录中有隐藏的目录或文件,就会删除失败(非隐藏的目录或文件正常删除) 那么,在windows下

今天还是没事看了看elfinder源码,发现之前说的两个版本实现都是基于不同的jdkelfinder源码浏览-Volume文件系统操作类(1), 带前端页面的是基于1.6中File实现,另一个是基于1.7中的Path实现, 今天看了一个非常有意思的匿名类应用,先看基础java中一个引人深思的匿名内部类 其中引起我注意的是一个文件搜索的实现, 项目代码并没有引起我的问题,但深思的是基于1.8源码的实现使用了一个 @@@@@DirectoryStream.Filter<Path>接口,此接口是一个

maze.go package main import ( "fmt" "os" ) /** * 广度优先算法 */ /** * 从文件中读取数据 */ func readMaze(filename string) [][]int { file, err := os.Open(filename) if err != nil { panic(err) } var cols, rows int fmt.Fscanf(file, "%d %d", &a

Web应用程序的敏感信息-隐藏目录和文件 0x1.场景 Web应用程序根文件夹中可能存在大量隐藏信息:源代码版本系统文件夹和文件(.git,.gitignore,.svn),项目配置文件(.npmrc,package.json,.htaccess),自定义配置文件使用config.json,config.yml,config.xml等常见扩展以及许多其他扩展. 资源可以分为几个常见类别: 源代码版本控制系统 IDE(集成开发环境)配置文件 项目和/或技术特定的配置和设置文件 1.1.GIT Gi

Finder中默认是不显示/usr./tmp./var等隐藏目录的,通过在终端中输入一下命令来另其显示: #开启 defaults write com.apple.Finder AppleShowAllFiles YES #关闭 defaults write com.apple.Finder AppleShowAllFiles NO 之后还需重启Finder,最简单的方法是Alt+鼠标右击屏幕下方的Finder图标,选择“重新开启”即可.

原文链接: http://blog.csdn.net/yhawaii/article/details/7435918 Finder中默认是不显示/usr./tmp./var等隐藏目录的,通过在终端中输入一下命令来另其显示: defaults write com.apple.Finder AppleShowAllFiles YES 之后还需重启Finder,最简单的方法是Alt+鼠标右击屏幕下方的Finder图标,选择“重新开启”即可.

图的遍历的定义: 从图的某个顶点出发访问遍图中所有顶点,且每个顶点仅被访问一次.(连通图与非连通图) 深度优先遍历(DFS): 1.访问指定的起始顶点: 2.若当前访问的顶点的邻接顶点有未被访问的,则任选一个访问之:反之,退回到最近访问过的顶点:直到与起始顶点相通的全部顶点都访问完毕: 3.若此时图中尚有顶点未被访问,则再选其中一个顶点作为起始顶点并访问之,转 2: 反之,遍历结束. 连通图的深度优先遍历类似于树的先根遍历 如何判别V的邻接点是否被访问? 解决办法:为每个顶点设立一个“访问标志”

BFS算法与树的层次遍历很像,具有明显的层次性,一般都是使用队列来实现的!!! 常用步骤: 1.设置访问标记int visited[N],要覆盖所有的可能访问数据个数,这里设置成int而不是bool,基于一个考虑,多次循环时不用每次都清空visited,传递进去每次一个数字即可,比如第一次标记为1,判断也采用==1,之后递加即可. 2.设置一个node,用来记录相关参数和当前的步数,比如: struct node { int i; int j; int k; int s;//步数 }; 3.设计

今天学习的时间虽然挺多的,但是总觉效率不高.其实今天没有按照计划进行EPI题目的浏览,白天去看了其他的书籍.准备找工作可能需要的状态是一定量经典的书,偶尔温习才可.书是看不完的,知识点也是固定的.所以从把手头的几本书在浏览完毕之后就要着手复习之前的知识啦.C++的知识,leetcode的题目,操作系统,数据库,网络的学习笔记~. 1. 实现一个栈,支持返回当前栈中最大值的操作.要求,返回最大值的操作时间复杂度O(1).可以使用额外的O(n)的空间复杂度. 题目之前见到过,所以思路一下子就有了,利

看了<CSS那些事儿>我一直遵循着给每个板块写一个h标签,并保持层次,比如导航条.焦点图我都写了一个缩进隐藏的h标签.这种规范一般人根本看不出来,即使是行内的大多数人也觉得没有必要.可是我一直自己默默的遵循着,强迫症啊 T T.最近在看<HTML5经典实例>,当我看到第一章中“html5大纲算法”功能的时候我乐了,原来html5中提出了用h标签生成文档的功能,就像一个目录树.至于它可以做什么,书上说利于盲人软件对网站结构的识别,可以通过这个“目录树”方便进行页面跳转.例如这个儒之堂

BFS算法 上一篇文章讲解了DFS深度优先遍历的算法,我们说 DFS 顾名思义DEEPTH FIRET,以深度为第一标准来查找,以不撞南墙不回头的态度来发掘每一个点,这个算法思想get到了其实蛮简单.那么 BFS 和DFS有什么相同点和不同点呢? 我觉得有一种比喻对于 DFS 和 BFS 从方法论的角度解释很到位,DFS 就像是小明要在家里找到钥匙,因为对位置的不确定,所以一间一间的来找,深度遍历能确保小明走过所有的屋子.而 BFS 像是近视的小明的眼镜掉在了地上,小明肯定是先摸索离手比较近的位

本系列文章主要是涉及内容为微软商业智能(BI)中一系列数据挖掘算法的总结,其中涵盖各个算法的特点.应用场景.准确性验证以及结果预测操作等,所采用的案例数据库为微软的官方数据仓库案例(AdventureWorksDW2008R2),数据库基于Microsoft SQL Server 2008,主要涉及DM模块,目录整理如下: 微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1) 微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2) 微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bay

1)用邻接矩阵方式进行图的存储.如果一个图有n个节点,则可以用n*n的二维数组来存储图中的各个节点关系. 对上面图中各个节点分别编号,ABCDEF分别设置为012345.那么AB AC AD 关系可以转换为01 02 03, BC BE BF 可以转换为12 14 15, EF可以转换为45.换句话所,我们将各个节点关系存储在一个n*n的二位数组中,数组下标分别对应A-F,有关系的两个节点,在数组中用1表示,否则用0表示.这上图关系可以用6*6数组表示为: 2)深度优先进行图的遍历以及将图转换为

package myalgorithm; import java.util.Arrays; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; /*BFS用于记录的位置和值的结构*/ class node { node(int xparam,int yparam,int valparam) { this.x = xparam; this.y = yparam; this.value = valparam; } int x,y,value; }