深度优先, 广度优先

最新推荐文章于 2024-06-13 14:58:11 发布
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文章标签： 爬虫算法
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Jadeking i
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深度优先与广度优先
转身
05-25 3821
深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），广度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。 深度优先遍历： 选取一个节点开始，沿着一条路一直走到底，然后从这条路尽头的节点回退到上一个节点，再从另一条路开始走到底…，不断递归重复此过程，直到所有的顶点都遍历完成。 实现方式：回溯（利用栈的先入后出特性）和递归遍历； 首先访问顶点0、1、7、8，这四个顶点依次入栈，此时顶点8是栈顶： 从顶点8退回到顶点7，顶点8出栈： ...
第六次深度优先广度优先.pdf
11-07
### 深度优先与广度优先搜索算法详解 #### 一、引言 在计算机科学领域，图的遍历是一种基本的操作，用于系统地访问图中的所有节点。本篇文章将详细介绍两种常用的图遍历算法——深度优先搜索（Depth-First Search, ...
深度优先和广度优先
学海无涯,我用JAVA
12-30 5676
搜索方式不同。深度优先搜索算法不全部保留结点，扩展完的结点从数据库中弹出删去；广度优先搜索算法需存储产生的所有结点。运行速度不同。深度优先搜索算法有回溯操作，运行速度慢；广度优先搜索算法无回溯操作，运行速度快。占用空间不同。深度优先搜索算法占用空间少；广度优先搜索算法占用空间大。作用不同。虽然都可以完成树形结构的遍历，但是深度优先一般用于需要先处理最深层级逻辑，广度优先一般用于层层节点展开的处理逻辑；深度优先 用栈;广度优先 用队列;
深度优先遍历和广度优先遍历
a2217018103的博客
05-29 6万+
深度优先遍历和广度优先遍历 什么是 深度/广度 优先遍历？ 深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），广度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。 这两种遍历方式有什么不同呢？我们来举个栗子： 我们来到一个游乐场，游乐场里有11个景点。我们从景点0开始，要玩遍游乐场的所有景点，可以有什么...
深度优先与广度优先 java
qq_42594282的博客
11-22 459
深度优先与广度优先 //广度优先遍历 public void BroadFirstSearch(TreeNode nodeHead) { if(nodeHead==null) { return; } Queue<TreeNode> myQueue=new LinkedList<>(); myQueue.add(nodeHead); while(!myQueue.is
深度优先和广度优先算法
Java笔记
03-21 6658
1、深度优先算法 遍历规则：不断地沿着顶点的深度方向遍历。顶点的深度方向是指它的邻接点方向。 最后得出的结果为：ABDECFHG。 Python代码实现的伪代码如下： 2、广度优先算法： 遍历规则： 1）先访问完当前顶点的所有邻接点。(应该看得出广度的意思) 2）先访问顶点的邻接点先于后访问顶点的邻接点被访问。 最后得出的结果为：ABCDEFGH。 Python代码实现的伪代码如下： 3.总结 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...
搜索算法——深度优先、广度优先
weixin_62773441的博客
03-13 2996
函数使用栈来实现深度优先搜索。它从起始节点开始，将其入栈。然后进入一个循环，弹出栈顶节点，如果该节点没有被访问过，则输出该节点，将其添加到已访问集合中，并将其邻居节点压入栈中。循环继续，直到栈为空。深度优先搜索（DFS）是一种用于图遍历或树遍历的算法。它的核心思想是尽可能地向深度方向遍历，直到到达最深处，然后返回上一个节点，继续向另一个方向遍历。如果当前节点没有被访问过，则输出该节点，将其添加到已访问集合中，并递归访问其邻居节点。深度优先搜索的实现可以使用递归或栈（迭代版本）来实现。
算法：深度优先遍历和广度优先遍历
热门推荐
OceanStar的博客
01-13 11万+
什么是深度、广度优先遍历 深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），广度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。 这两种遍历方式有什么不同呢？ 举个例子。我们来到一个游乐场，游乐场里有11个景点。我们从景点0开始，要玩遍游乐场的所有景点，可以有什么样的游玩次序呢？ 第一种是一头扎到底的玩法。我们选择一条支路，尽可能不断地深入，如果遇到死路就往回退，回退过程中如果遇到没探索过的支路，就进入该支路继续深入。 在图中，我们首先选择
广度优先算法和深度优先算法
m0_72556244的博客
06-13 537
的区别主要体现在搜索策略、数据结构、完备性、
广度优先搜索和深度优先搜索
2301_79717009的博客
01-20 1089
图论学的破防了，于是先来恶补搜索。
深度优先算法和广度优先算法
08-26 4129
在数据结构中，树和图可以说是不可或缺的两种数据结构。其中，对于图来说，最重要的算法可以说就是遍历算法。而搜索算法中，最标志性的就是深度优先算法和广度优先算法。图的定义普遍为两种，一种是邻接表，另一种是邻接矩阵。图的邻接矩阵表示是唯一的，但对于邻接表来说，若边的输入次序不同生成的邻接表也不同。因此，对于同一个表，基于邻接矩阵的遍历所得到的BFS序列和DFS序列是不唯一的，基于邻接表的遍历所得到的BFS和DFS是唯一的。...
erchashu.rar_bfs_erchashu_树的 深度优先 广度优先
09-23
本文利用C语言实现了简单的二叉树，每个结点只保存一个整数，并且，由于非常简单，树的根结点是确定的，而不是输入的。...建立好二 叉 树以后，分别利用深度优先（DFS）和广度优先（BFS）进行了遍历，输出结果。
图的深度优先和广度优先搜索动态演示图3张
05-14
图的深度优先搜索（DFS, Depth-First Search）和广度优先搜索（BFS, Breadth-First Search）是图论中的两种基本遍历算法，它们在计算机科学中有着广泛的应用，例如在解决网络爬虫、迷宫求解、社交网络分析等问题时。...
邻接表存储图深度优先广度优先遍历
04-24
邻接表存储图深度优先广度优先遍历 在图论中，图的存储方式有多种，邻接表是其中的一种常见的存储方式。邻接表存储图是一种基于链表的存储方式，每个顶点的邻接点都存储在一个链表中。这种存储方式可以高效地支持图...
ffmpeg 的视频格式转换 c# win10
最新发布
06-02
ffmpeg 的视频格式转换 c# win10
基于51单片机利用MPU6050 DMP实现姿态角获取的完整例程
06-02
标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机（一种常见的8位微控制器）的程序示例，用于读取MPU6050传感器的数据，并通过其内置的数字运动处理器（DMP）计算设备的姿态角（如倾斜角度、旋转角度等）。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器，广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能，由DMP处理复杂的运动学算法，例如姿态融合，将加速度计和陀螺仪的数据进行整合，从而提供稳定且实时的姿态估计，减轻主控MCU的计算负担。最终，姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示，为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知，该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核，因编程简单、成本低而被广泛应用；MPU6050作为惯性测量单元（IMU），可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库，其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序，以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤：首先是硬件连接，将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接，同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上；接着是初始化设置，配置51单片机的I/O端口，初始化I2C通信协议，设置MPU6050的工作模式和数据输出速率；然后是DMP配置，启用MPU6050的DMP功能，加载预编译的DMP固件，并设置DMP输出数据的中断；之后是数据读取，通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据，数据通常以四元数或欧拉角形式呈现；再接着是数据显示，将姿态角数据转换为可读的度数格
TSP（旅行商问题）-使用人工蜂群求解源码
06-02
程序100%可运行，可随机增加或减少城市，带有代码注释；也可转换为其他语言的代码
金昌EX9000教程学习资料同步实体书
06-01
同步当年出版书，详细教材，包含三维试衣毛毛虫使用方法
2021年MathorCup高校数学建模挑战赛D题
06-02
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题，运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件，广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库，涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作，方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中，有几个关键文件： d题论文(1).docx：这可能是参赛队伍对D题的解答报告，详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m：这些是MATLAB源代码文件，每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如： D_1.m 可能是主要的建模代码； ratio.m 可能用于计算某种比例或比率； importfile.m 可能用于导入数据； Untitled.m 可能是未命名的脚本，包含临时或测试代码； changf.m 可能涉及函数变换； pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关； huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat：这是一个MATLAB数据文件，存储了变量或矩阵等数据，可能用于后续计算或分析。 D-date.mat：这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据，或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测，参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而，具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中，团队需深入理解问题本质，选择合适的数学模
深度优先广度优先
04-03
### 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的概念 #### 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS） 深度优先搜索是一种基于栈的图遍历算法，其核心思想是从某个起点开始尽可能深地探索路径。如果当前节点没有未访问过的邻接节点，则回溯到上一层继续寻找新的路径[^3]。 以下是实现深度优先搜索的一个典型伪代码示例： ```python def dfs(graph, start, visited=None): if visited is None: visited = set() visited.add(start) print(start) # 访问该节点的操作 for neighbor in graph[start]: if neighbor not in visited: dfs(graph, neighbor, visited) ``` #### 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS） 广度优先搜索则采用队列的方式进行操作，从起始节点开始逐层扩展，先访问离起始节点最近的所有节点后再逐步深入下一层级[^1]。 下面是一个典型的广度优先搜索伪代码实例： ```python from collections import deque def bfs(graph, start): visited = set() queue = deque([start]) while queue: vertex = queue.popleft() if vertex not in visited: visited.add(vertex) print(vertex) # 访问该节点的操作 queue.extend(neighbor for neighbor in graph[vertex] if neighbor not in visited) ``` --- ### 深度优先搜索与广度优先搜索的区别 | **特性** | **深度优先搜索 (DFS)** | **广度优先搜索 (BFS)** | |-------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------| | **数据结构** | 使用栈（显式的递归调用栈或隐式的数据结构）。 | 使用队列作为主要存储工具。 | | **搜索策略** | 尽量向深处发展，在无法再前进时返回至上一步并尝试另一条分支。 | 层次化展开，每次处理同一层次上的所有节点之后才进入下一层次。 | | **适用场景** | 更适合于解决连通性和拓扑排序等问题；对于大规模稀疏图效率较高。 | 常用于最短路径计算以及需要按距离分层解决问题的情况中表现更好。 | | **空间复杂度** | 可能会因为递归过深而导致较高的内存消耗，尤其在树的高度较大时。 | 需要保存每一层的所有节点，因此当宽度较宽时可能会占用更多内存资源。 | 尽管两者都是用来遍历图形的有效手段之一，但在实际应用过程中需依据具体需求选择合适的方法[^4]。 --- ### 实际案例对比分析 假设有一个简单的无向图如下所示： ![Simple Graph Example](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9b/Simple_graph_with_weights.svg/800px-Simple_graph_with_weights.svg.png) 如果我们从A点出发执行这两种不同类型的搜索将会得到完全不一样的结果序列。例如，使用DFS可能获得的结果序列为[A,B,D,E,C,F,G,H], 而利用BFS则可能是[A,B,C,D,E,F,G,H]. 这种差异源于它们各自遵循的不同原则：前者倾向于快速到达远方区域而后者更注重均匀覆盖周围环境内的每一个角落之前不轻易远离初始位置太远[^2]。 ---
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