广度优先遍历:优先遍历兄弟节点,再遍历子节点 算法:通过队列实现-->先进先出 广度优先遍历的结果: 50,20,60,15,30,70,12 程序遍历这个二叉树: # encoding=utf-8from Queue import Queue class TreeNode(object): def __init__(self,val,left=None,right=None): self.val = val self.left = left self.right = right class B

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

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:

#!usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#python的算法加减乘除用符号:+,-,*,/来表示#以下全是python2.x写法,3.x以上请在python(打印放入括号内) 例如:print('1+1=',1+1)print '*-----------------------------------------------------*分割符'print "1+1=",1+1 #打印加法1+1的结果2print "2-1=&quo

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

xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题 Python simhash算法解决字符串相似问题

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

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

python聚类算法实战详细笔记 (python3.6+(win10.Linux)) 一.基本概念:     1.计算TF-DIF TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现, 则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TFIDF实际上是:

python排序算法实现(冒泡.选择.插入) python 从小到大排序 1.冒泡排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(len(s)): for j in range((i+1),len(s)): s[i],s[j]=min(s[i],s[j]),max(s[i],s[j]) #print count print s 2.选择排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(l

Python C3 算法 手动计算顺序   手动计算类继承C3算法原则: 以所求类的直接子类的数目分成相应部分 按照从左往右的顺序依次写出继承关系 继承关系第一个第一位,在所有后面关系都是第一个出现的,提取出来,其他都替换掉 如果步骤3中不成立,就到后面一部分去找 然后继续在后面这部分找,知道找不到,再回到第一部分去找 直到结束. 下面上例题,看下如何应用 .从左到右依次写出类继承关系,并分好部分 左边|右边 HGECA,HGEA,HGMX,HGMY|HFDBA,HFDCA,HFECA,HFEA

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的K-means聚类算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据. 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的方式是http+json: (2)数据从mpp数据库-Greenplum中获取: (3)

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的相关性算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据.(python聚类算法解决方案(rest接口/连接mpp数据库/回传json数据/下载图片及数据)) 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的

apriori 使用Apriori算法进行关联分析 貌似网上给的代码是这个大牛写的 关联规则挖掘及Apriori实现购物推荐  老师 Apriori 的python算法实现 python实现关联规则  对上述算法做了微调 Apriori算法的基本原理以及改进 关联规则评价 FPgrowth FP-growth算法理解和实现 FP-growth 算法与Python实现 Python机器学习算法 — 关联规则(Apriori.FP-growth) 关联规则—Apriori.FPTree算法理解  a

Python排序算法之选择排序定义与用法示例 这篇文章主要介绍了Python排序算法之选择排序定义与用法,简单描述了选择排序的功能.原理,并结合实例形式分析了Python定义与使用选择排序的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 选择排序 选择排序比较好理解,好像是在一堆大小不一的球中进行选择(以从小到大,先选最小球为例): 1. 选择一个基准球 2. 将基准球和余下的球进行一一比较,如果比基准球小,则进行交换 3. 第一轮过后获得最小的球 4. 在挑一个基准球,执行相同的动作得到次小的球 5. 继

一,冒泡排序: 是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个,如果他们的排序错误就把他们交换过来. 冒泡排序是稳定的(所谓稳定性就是两个相同的元素不会交换位置) 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个 对每一对相邻元素同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素就是最大数 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,知道没有任何一对数字需要比较 seq = [23,54,

Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin

python 排序算法总结及实例详解 这篇文章主要介绍了python排序算法总结及实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下 总结了一下常见集中排序的算法 排序算法总结及实例详解"> 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用.分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并. 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了.然后将这些有序的子元素进行合并. 合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列,先选取两个子序列

摘要:在编程里,排序是一个重要算法,它可以帮助我们更快.更容易地定位数据.在这篇文章中,我们将使用排序算法分类器对我们的数组进行排序,了解它们是如何工作的. 本文分享自华为云社区<Python 排序算法指南>,原文作者:唐里 . 在编程里,排序是一个重要算法,它可以帮助我们更快.更容易地定位数据.在这篇文章中,我们将使用排序算法分类器对我们的数组进行排序,了解它们是如何工作的.为了保障本文的可读性,这里只着重介绍4个排序算法. 冒泡排序 插入排序. 归并排序. 快速排序 冒泡排序 冒泡排序是一

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

数据结构简介 1,数据结构 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成.简单来说,数据结构就是设计数据以何种方式组织并存贮在计算机中.比如:列表,集合与字典等都是一种数据结构.而之前已经学习过列表,字典,集合,元组等,这里就简单说一下不再赘述. N.Wirth:“程序=数据结构+算法” 数据:数据即信息的载体,是能够输入到计算机中并且能被计算机识别,存储和处理的符号总称. 数据元素:数据元素是数据的基本单位,又称之为记录(Record),一般,数据元