关于树，图，还有搜索的初步学习

最新推荐文章于 2025-01-13 21:27:59 发布
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本文探讨了搜索算法中的深度搜索（DFS）与广度搜索（BFS），并介绍了这两种算法在解决迷宫问题等典型场景的应用。同时，文章还讨论了数据结构中的树与图的概念，包括它们的不同类型及遍历方式。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

搜索分为深度搜索和广度搜索两种。（BFS&DFS）

深度搜索一般依靠 递归来实现，广度搜索一般依靠队列来实现。像迷宫问题，寻路问题，n皇后问题便是最为典型的搜索问题。

树是不完全线性结构而图不是线性结构，而排列则是线性结构。

二叉树严格意义上不是树，左孩子，右兄弟是树转化为二叉树的一般做法。在将一棵树转换为二叉树之后，右孩子为空的数目为原来的树非叶子结点（存在子节点的结点）+1

树的遍历有三种：前序，中序和后序。区分方法是看什么时候遍历根节点。

图分为有向图和无向图，区分依据，有向图a到b,则b到不了a，无向图都可以。

深度搜索中主函数所做的事情，是将图上所有点标记为新点，将深度初始化为0，当在途中可以找到新点时调用DFS函数；

dfs则判断一个点到过没有，到过就返回，没到过就讲这个点标记为到过，然后用递归判断与这个点相邻的点

 

 

深度学习知识点全面总结
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01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
11、决策树学习在归纳数据库中的集成
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本文探讨了决策树学习与归纳数据库（IDB）的集成方法，介绍了相关的数据库表结构设计、查询机制以及关键算法实现。通过结合ADReM方法和Clus系列算法，系统能够支持对决策树的特征查询、约束剪枝和穷举搜索，并提出了在交互式挖掘、增量学习、预测功能扩展等方面的发展方向。文章展示了如何利用SQL查询进行树特征筛选和结构分析，同时讨论了未来在存储优化、可视化展示及多模型集成等方面的潜在研究课题。
算法基础课—搜索与图论（二）树与图的存储方式、及其深度优先搜索与广度优先搜索、拓扑排序
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树与图的搜索
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diao1210的专栏
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二喵君的博客
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参看资料： http://www.gonglin91.com/dfs-graph-edge/ http://www.cnblogs.com/bofengyu/p/5003049.html 是：在图的遍历过程中的形成的一棵树。 先明确几个概念：树边，前向边，后向边，横叉边        树边，前向边，后向边，横叉边，应该说，不是一个图本身有的概念，应该是图进行DFS时才有的概念。图进行DF...
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shiweix的博客
04-28 5383
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日后逐一详尽补充(2017.4.20) α–β A* B* 回溯 集丛 贝尔曼-福特 最佳优先 双向 Sollin 分支限界 BFS 大英博物馆 D* DFS 深度限制 迪杰斯特拉 Edmonds Floyd–Warshall 边缘搜索 爬山 IDA* 迭代加深 Johnson 跳点 克鲁
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标签“二叉搜索树”表明这个例子特别适合那些正在学习数据结构的初学者，特别是对二叉搜索树结构和操作有初步了解的学习者。 压缩包子文件的文件名称列表中包含的两个文件名“bstree.cpp”和“bstree.h”分别是C++...
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