这里与DFS就有一定的区别了，他的运转方式就是横向走遍所有的节点，虽然都是从上到下，但是横向的BFS是横向挨个找，一般会使用队列来完成BFS操作。
在线性数据结构中搜索时，常使用线性搜索算法，但其性能偏低下，其性能改善方案常有二分搜索和双指针或多指针搜索算法。在复杂的数据结构如树和图中，常规搜索算法是深度和广度搜索。在深度搜索算法过程中常借助剪枝或记忆化方案提升搜索性能。广度搜索算法过程中常见的性能优化方案为双向广度搜索和启发式搜索。双向广度搜索可以认为是图论中的双指针搜索方案，本文将和大家深入探讨其算法细节。
这里获取一棵二叉树的深度，可以是递归的方法，属于DFS（深度优先搜索）；另一种方法是按照层次遍历，属于BFS（广度优先搜索）。
深搜的遍历过程就是尽可能深的搜索树的分支，当一个节点的所有子节点都被探寻过了，搜索将回溯到发现该节点的那那条边的起始节点 这个过程会一直持续到已发现节点可到达所有节点为止。 如果还存在未发现的节点则进程会随便选择一个未发现的节点重复以上的过程 整个进程直到所有节点都被访问过为止。
邻接炬阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解，对于大部分图结构而言，都是稀疏的，使用矩阵存储空间浪费就较大。
搜索算法是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解的一种方法。搜索过程实际上是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的节点的过程。
广度优先搜索 和深搜不同广搜会沿着树的高度和宽度对节点进行依次遍历 从树的根节点a开始，会发现a的子节点有c、d、f三个子节点，进程会先对这三个节点进行访问然后再访问其的子节点 对c、d、f完成访问之后进行则会探寻这三个节点的子节点并对其进行遍历，可以从图中看出他们的子节点有c、g、e 可以看出c、g、e没有子节点了所以程序对其遍历之后随之结束 package test; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; pu
首先题目给出了说明，这棵树一共有n个节点，且边的权重为1，并且有m个特殊节点，虽然题目说了这是一个树，但是要求是找到距离m个特殊节点"均"不超过d的节点，因此如果从某一个特殊节点出发，它既可以向上查找，也可以向下查找，这明明就是一个图，题目忽悠人的好不！！！
【每日一语】当你厌恶你身边的人，你表达厌恶最好的方式不是和他们争吵，而是自己勤快点儿，加把劲离开他们。那样，他们就永远从你的生活中消失，和死了差不多。
有一幅以二维整数数组表示的图画，每一个整数表示该图画的像素值大小，数值在 0 到 65535 之间。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式；通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构的优良将直接影响着我们程序的性能；常用的数据结构有：数组（Array）、栈（Stack）、队列（Queue）、链表（Linked List）、树（Tree）、图（Graph）、堆（Heap）、散列表（Hash）等；
深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 依赖前向传播和反向传播获得显著的图像去噪性能。但如何通过 CNNs 获取有效的结构信息解决复杂场景的图像去噪问题是关键。作者们提出了一种交叉 Transformer 去噪卷积神经网络 (Cross Transformer denoising CNN, CTNet)用于获得复杂场景下清晰图像。
在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： 在解空间中搜索满足特定条件的解，这其实就是搜索算法（Search）的一种描述。当然也有其他描述，比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”，又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据，以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。
static int[][] nums = { { 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0, 1 , 0}, { 1 , 0, 1 ,0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0}, { 0 , 1 , 0 , 1 , 0 ,0 , 0 , 0 , 0}, { 0 , 0 , 1 , 0 , 1 , 1 , 0 , 0 ,0}, { 0 , 1 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0}, { 0 , 0 , 0 , 1 , 0
图与树相比较，图具有封闭性，可以把树结构看成是图结构的基础部件。在树结构中，如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接，便构建成一个图。
如果给你一个题目，“给出一个正整数，表示一共有多少对括号，如何输出所有括号可能的组合？”，你会如何做呢？
图与树相比较，图具有封闭性，可以把树结构看成是图结构的前生。在树结构中，如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接，便构建成一个图。
广度优先搜索是图里面一种基础的搜索算法，英文简写BFS（breadth First Search），广度优先搜索能够搜索到源节点S到图中其他节点的最短距离，该方法适用于无权有向或者无权无向图中，
大学学习数据结构那会，当时记得终于把 dijkstra 算法搞明白了，但是今天碰到的时候，大脑又是一片空白，于是我就又学习了下，把自己的理解写下来，希望你也可以通过本文搞懂 dijkstra 算法。
这两天在尝试用语雀＋ vuepress ＋ github 搭建个人博客。 小破站地址 ：王天的 web 进阶之路open in new window 语雀作为编辑器，发布文档推送 github，再自动打包部署，大概流程如下。
社交网络可以用图来表示（查阅图的概念）。 寻找二度好友，这个问题就非常适合用图的广度优先搜索BFS算法来解决，因为广度优先搜索是层层往外推进的。
BFS，广度/宽度优先。其实就是从上到下，先把每一层遍历完之后再遍历一下一层。假如我们的树如下：
本文和大家聊聊搜索算法，计算机解决问题的抽象流程是，先搜索，或完全搜索后得到答案，或边搜索边找答案。所以，对给定的数据集进行搜索是解决问题的前置条件。不搜索，无问题。
部门树节点 平常在做后台管理系统的时候，多多少少都会涉及部门管理，部门有上下级，所以架构会呈现出树形，下图是一个简单的部门节点图： 这个和平时的二叉树很像，如果部门比较多的话，那么这个树就会很复杂。做
对此二维数组进行深度搜索与广度搜索，并遍历结果。 static int[][] nums = { { 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0, 1 , 0}, { 1 , 0, 1 ,0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0}, { 0 , 1 , 0 , 1 , 0 ,0 , 0 , 0 , 0}, { 0 , 0 , 1 , 0 , 1 , 1 , 0 , 0 ,0}, { 0 , 1 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0}
在上一节中，我们通过例题学习了二叉树的DFS（深度优先搜索），其实就是沿着一个方向一直向下遍历。那我们可不可以按照高度一层一层的访问树中的数据呢？当然可以，就是本节中我们要讲的BFS（宽度优先搜索），同时也被称为广度优先搜索。
#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> using namespace std; class Data { public: int Etime; int x, y; int count; }; int n, m, sx, sy; int map[9][9]; int direction[4][2] = {1, 0,
连通，字面而言，类似于自来水管道中的水流，如果水能从某一个地点畅通流到另一个地点，说明两点之间是连通的。也说明水管具有连通性，图中即如此。
深搜的遍历过程就是尽可能深的搜索树的分支，当一个节点的所有子节点都被探寻过了，搜索将回溯到发现该节点的那那条边的起始节点 这个过程会一直持续到已发现节点可到达所有节点为止。 如果还存在未发现的节点则进程会随便选择一个未发现的节点重复以上的过程 整个进程直到所有节点都被访问过为止。 深度优先搜索遍历过程 从a开始搜索可以看到a的子节点有c、d、f系统会依次对其进行深度优先搜索 进程先对c进行子节点的搜索可以看出c有两个子节点b、d 可以看出b没有子节点了，但是d节点作为c的子节点还没有被
Given a binary tree, return the bottom-up level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, level by level from leaf to root). For example: Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 return its bo
深度优先搜索是图里面一种基础的搜索算法，英文简写DFS（depth First Search），深度优先搜索采用的方式是“”耿直boy型恋爱方式”--不撞南墙不回头，本文采用的图如下图所示：
题目要求： 给你一个由 ‘1’（陆地）和 ‘0’（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。 岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向或竖直方向上相邻的陆地连接形成。 此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。
错排列是排列里的特殊数体。本文和大家聊聊错排列的定义以及如何枚举出所有的错排列。现实生活中，错排列的应用也较广泛，研究错排列可以丰富排列与组合相关知识的认知。
在3×3的方格上分别放置1，2，3，4，5，6，7，8，9的八张牌，初始状态为S0，目标状态为Sg，计算出从S0到Sg的方法。
在上一篇文章中我们已经写完了一个可以正常玩的拼图小游戏，但是这还没有结束，我们还要接着试一下让拼图游戏可以自己完成拼图。 最终效果如下图：
本文利用opencv实现了深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS两个算法来走迷宫，迷宫也是用opencv+鼠标画的。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
上一篇介绍了深度搜索DFS和广度搜索BFS两个算法，本文就是基于BFS算法实现的区域增长算法。
本人是一非科班妹子，在找实习的过程中面试了腾讯、阿里、网易游戏、华为、科大讯飞（面试的顺序），前面三个都挂了。。。 1.腾讯提前批——游戏客户端开发 自我介绍+项目经历（问的很细） 自己说一种排序算法，我说了快速排序，当时觉得自己说对了，后来复习的时候真想打自己一顿 双向链表 问的不深，面试官很和蔼，我觉得自己应该是挂在了技术层面太薄弱 2.阿里电话面试 面我的是口碑 自我介绍+项目（项目问了很久） 算法：关于字符串的，具体的记不清了，自己没答对 为什么要进互联网？ 哎，我是学机械的 最后是没挂我，但是也
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-456 求链表各节点的平均值(C++解法)
最新的火星探测机器人curiosity被困在了一个二维迷宫里，迷宫由一个个方格组成。 共有四种方格： ‘.’ 代表空地，curiosity可以穿过它 ‘#’ 代表障碍物，不可穿越，不可停留 ‘S’ 代表curiosity的起始位置 ‘T’ 代表curiosity的目的地 NASA将会发送一系列的命令给curiosity，格式如下：“LRUD”分别代表向左，向右，向上，向下走一步。由于地球和火星之间最近时也有55000000km！所以我们必须提前判断这一系列的指令会让curiosity最终处在什么样的状态，请编程完成它。
前面两篇博客介绍了线性表的顺序存储与链式存储以及对应的操作，并且还聊了栈与队列的相关内容。本篇博客我们就继续聊数据结构的相关东西，并且所涉及的相关Demo依然使用面向对象语言Swift来表示。本篇博客我们就来介绍树结构的一种：二叉树。在之前的博客中我们简单的聊了一点树的东西，树结构的特点是除头节点以外的节点只有一个前驱，但是可以有一个或者多个后继。而二叉树的特点是除头结点外的其他节点只有一个前驱，节点的后继不能超过2个。 本篇博客，我们只对二叉树进行讨论。在本篇博客中，我们对二叉树进行创建，然后进行各种遍历
2、二进制搜索：binarySearch(byte[] a, byte key)
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
开门见山，本篇博客就介绍图相关的东西。图其实就是树结构的升级版。上篇博客我们聊了树的一种，在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树，比如红黑树，B树等等，以及这些树结构的应用。本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索，这两者算是图结构的基础。下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法，然后在聊聊图的最短路径、拓扑排序、关键路径等等。废话少说开始今天的内容。 一、概述 在博客开头，我们先聊一下什么是图。在此我不想在这儿论述图的定义，当然那些是枯燥无味的。图在我们生活中无处不在呢，各种地
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。
八皇后问题，一个经典的回溯算法问题。在8*8的国际象棋棋盘上如何才能放上八只皇后棋子，使它们彼此不会互相攻击到。皇后，是能攻击到以自己为中心的横线竖线和正斜线的强大棋子，在这样的棋盘上摆放8个皇后，这个程序就是要解决到底有多少种摆放法。历史上有那么多的大师研究这个问题，而如今利用计算机强大的计算能力，我们遍历一次棋盘——不到5ms的时间——便得到了结果，一共92种。
图的基本概念中我们需要掌握的有这么几个概念：无向图、有向图、带权图；顶点（vertex）；边（edge）；度（degree）、出度、入度。下面我们就从无向图开始讲解这几个概念。
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