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    图的遍历 --- 广度优先遍历

    广度优先遍历思路: 还是以之前深度优先遍历的图为例,如下: A B C D E F G H A[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] B[1, 0, 1, 0, 0, 0,...1, 0] F[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0] G[0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0] H[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0] 所谓广度优先,就类似二叉树的层序遍历...所在行所有未被访问过的1对应的顶点,发现没有; 接着搞A的第三个邻接顶点H所在的行,输出H所在行所有未被访问过的1对应的顶点,即D; A所在的行搞完了,就搞B、D、E……H所在的行,重复上面的操作,最终的遍历结果是...vertex的索引 int vertexIndex = vertexList.indexOf(vertex); // 从(priorVertexIndex + 1)开始遍历二维数组的第...(currentVertex, neighborVetex); } } } } /** * 广度优先遍历

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    遍历

    前序遍历 前序遍历(DLR),是二叉树遍历的一种,也叫做先根遍历、先序遍历、前序周游,可记做根左右。前序遍历首先访问根结点然后遍历左子树,最后遍历右子树。...(2)前序遍历左子树。 (3)前序遍历右子树 。 ? 前序遍历 需要注意的是:遍历左右子树时仍然采用前序遍历方法。...如右图所示二叉树 前序遍历结果:ABDECF 已知后序遍历和中序遍历,就能确定前序遍历。 中序遍历 中序遍历(LDR)是二叉树遍历的一种,也叫做中根遍历、中序周游。...在二叉树中,中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。 中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。...后序遍历首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根结点,在遍历左、右子树时,仍然先遍历左子树,然后遍历右子树,最后遍历根结点。

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    图的遍历 --- 深度优先遍历

    在讲深度优先遍历之前,先来回顾一下图这种数据结构。 1. 是什么? 图,也是一种数据结构,其节点可以具有零个或者多个相邻元素,两个节点之间的连接称为边,节点也称为顶点,图表示的是多对多的关系。 ?...无向图的遍历: (1). 遍历分类: 图的遍历分为两种: 深度优先:depth first search,简称DFS。...类似于二叉树的层序遍历,具体的本文不做介绍。 (2). 深度优先算法步骤: 以开篇中的图为例: 访问A,并将A标记为已访问; 找到A的第一个未被访问邻接顶点,怎么找?...看矩阵: A B C D E F G H A[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] 第一个1对应的是B,所以A的第一个邻接顶点是B,所以第二个遍历出来的是B,并且标记B为已访问...比如我要找A的第一个邻接顶点,那就遍历A所在的那一行,找到第一个1出现位置的索引,该索引对应的就是A的第一个邻接顶点。

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    Python深度遍历、广度遍历、递归函数遍历目录【详细讲解】

    Python通过os模块可以实现对文件或者目录的遍历,这里想实现这样的效果有三种方法,分别是递归函数遍历目录,栈深度遍历和队列广度遍历。下面就通过这三种方法来演练一下。...通过以下目录结构来演示 图片1.png 1.递归函数遍历目录 import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\python知识总结\1.python自学网...(path, sp=''):     flist = os.listdir(path) # print(flist)     sp += '\t' for f in flist: # 遍历目录...import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\python知识总结\1.python自学网-基础教程-视频源码\aaa' # 栈结构遍历又可以看做深度遍历...= 0: # 数据出队         dpath = queue.popleft() # 遍历目录中所有目录和文件,是目录继续遍历,不是目录打印出来         flist

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