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  • 深度优先和广度优先

    千次阅读 2019-01-20 14:25:04
    深度优先就是,从初始点出发,不断向前走,如果碰到死路了,就往回走一步,尝试另一条路,直到发现了目标位置。这种不撞南墙不回头的方法,即使成功也不一定找到一条好路,但好处是需要记住的位置比较少。  通过...

    深度优先就是,从初始点出发,不断向前走,如果碰到死路了,就往回走一步,尝试另一条路,直到发现了目标位置。这种不撞南墙不回头的方法,即使成功也不一定找到一条好路,但好处是需要记住的位置比较少。

        通过递归实现

    广度优先,有人也叫宽度优先,是指将新下载网页发现的链接直接插入到待抓取URL队列的末尾,也就是指网络爬虫会先抓取起始页中的所有网页,然后在选择其中的一个连接网页,继续抓取在此网页中链接的所有网页.

    通过队列实现

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  • 主要介绍了python数据结构之图深度优先和广度优先,较为详细的分析了深度优先和广度优先算法的概念与原理,并给出了完整实现算法,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
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  • 图的深度优先和广度优先遍历,下载下来可直接运行。你值得拥有
  • 广度优先搜索宽度优先搜索的动画演示,均为gif图,大家可以自行看看,理解思路或者放Ppt里很好用,怎么分数是5分,编辑不了了? 请管理员修改为1分,谢谢
  • 图作为较为复杂的数据结构,对图的操作首先应该了解图的深度优先和广度优先搜索遍历算法!
  • 深度优先和广度优先算法

    千次阅读 2020-10-18 17:06:12
    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: ...

     

     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,而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历(我们前面使用的是先序遍历)。具体说明如下:

    先序遍历:对任一子树,先访问根,然后遍历其左子树,最后遍历其右子树。

    中序遍历:对任一子树,先遍历其左子树,然后访问根,最后遍历其右子树。

    后序遍历:对任一子树,先遍历其左子树,然后遍历其右子树,最后访问根。

    广度优先遍历:又叫层次遍历,从上往下对每一层依次访问,在每一层中,从左往右(也可以从右往左)访问结点,访问完一层就进入下一层,直到没有结点可以访问为止

    4、分析

    深度优先搜素算法:不全部保留结点,占用空间少;有回溯操作(即有入栈、出栈操作),运行速度慢。

    广度优先搜索算法:保留全部结点,占用空间大; 无回溯操作(即无入栈、出栈操作),运行速度快。

    通常深度优先搜索法不全部保留结点,扩展完的结点从数据库中弹出删去,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用空间较少。

    所以,当搜索树的结点较多,用其它方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的求解方法。

    广度优先搜索算法,一般需存储产生的所有结点,占用的存储空间要比深度优先搜索大得多,因此,程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间的问题。

    但广度优先搜索法一般无回溯操作,即入栈和出栈的操作,所以运行速度比深度优先搜索要快些

     

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    在LeetCode上面刷题刷到一道二叉树的题,这道题我认为对学习树的深度优先和广度优先算法有一定的帮助,先来看一下题
    这道题是这样的:
    给定一棵二叉树,想象自己站在它的右侧,按照从顶部到底部的顺序,返回从右侧所能看到的节点值。
    在这里插入图片描述
    这道题有两种思路一种是深度优先一种是广度优先
    深度优先
    见名知意这种思路就是先从深度遍历,我们先去往深处遍历,由于这道题是寻找每一层最右面的值,我们可以总是先访问右子树。这样就保证了当我们访问树的某个特定深度时,我们正在访问的节点总是该深度的最右侧节点。于是,可以存储在每个深度访问的第一个结点,一旦我们知道了树的层数,就可以得到最终的结果。
    代码如下:

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode(int x) { val = x; }
     * }
     */
    class Solution {
        public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
            int max_depth = -1;
    
            Stack<TreeNode> nodeStack = new Stack<TreeNode>();
            Stack<Integer> depthStack = new Stack<Integer>();
            nodeStack.push(root);
            depthStack.push(0);
    
            while (!nodeStack.isEmpty()) {
                TreeNode node = nodeStack.pop();
                int depth = depthStack.pop();
    
                /*关键点如果节点为空就去找他的根节点的左节点,
                如果还为空返回上一级去找,如此循环,直到全部出栈*/
                if (node != null) {
                    max_depth = Math.max(max_depth, depth);
    
                    /*判定这个map里是否有这个key的值*/
                    if (!map.containsKey(depth)) {
                        map.put(depth, node.val);
                    }
    
                    nodeStack.push(node.left);
                    nodeStack.push(node.right);
                    depthStack.push(depth+1);
                    depthStack.push(depth+1);
                }
            }
    
            /*使用list去接受map里的value的值*/
            List<Integer> rightView = new ArrayList<Integer>();
            for (int depth = 0; depth <= max_depth; depth++) {
                rightView.add(map.get(depth));
            }
    
            return rightView;
        }
    }
    

    广度优先
    同样很容易看到这个词的1意思,就是从宽度下手,跟深度优先正好相反,每一层每一层的去遍历,直到最后一层,我们对每一层都从左到右访问。因此,通过只保留每个深度最后访问的结点,我们就可以在遍历完整棵树后得到每个深度最右的结点。
    代码如下:

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode(int x) { val = x; }
     * }
     */
    class Solution {
        public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
             //这个和二叉树的层序遍历区别在于,只需要保存最右边的TreeNode即可
            List<Integer>list=new ArrayList<Integer>();
            if(root==null)
                return list;
            int level=0;
            Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
            queue.add(root);
            while ( !queue.isEmpty() ) {
                int level_length = queue.size();
                for(int i = 0; i < level_length; ++i) {
                  /*关键点如果是这一层的最后一个就输出他*/
                    if(i==level_length-1){
                        list.add(queue.peek().val);
                  }
                TreeNode node = queue.remove();
                if (node.left != null) queue.add(node.left);
                if (node.right != null) queue.add(node.right);    
              }
            level++;
            }
            return list;
    
        }
    }
    

    上面是这个题的两种解法,一个使用的是栈一个使用的是队列,分别应用了栈后入先出的特向和队列先进先出的特性,上面的关键点已经标出,只要花时间就可以看懂,这道题难度不高,我认为可能对DFS和BFS有一定的理解

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  • 爬虫有三大策略——深度优先广度优先以及不重复抓取 在爬虫系统中,待抓取URL队列是很重要的一部分,待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排队列也是一个很重要的问题,因为这涉及到先抓取哪个页面,后抓取哪个...

     

    爬虫有三大策略——深度优先,广度优先以及不重复抓取

    在爬虫系统中,待抓取URL队列是很重要的一部分,待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排队列也是一个很重要的问题,因为这涉及到先抓取哪个页面,后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法,叫做抓取策略。下面是常用的两种策略:深度优先、广度优先 。

     

                   图1              

     

    深度优先

    深度优先是指网络爬虫会从起始页开始,一个链接一个链接跟踪下去,处理完这条线路之后再转入下一个起始页,继续追踪链接,通过图一进行理解。

    深度优先遍历原理:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历(我们前面使用的是先序遍历)

    深度优先它在图一的爬取的顺序:     A-B-D-E-I-C-F-G-H (递归实现)

    注:scrapy默认采用的是深度优先算法

    深度优先算法的实现(伪代码):

    广度优先

    广度优先,有人也叫宽度优先,是指将新下载网页发现的链接直接插入到待抓取URL队列的末尾,也就是指网络爬虫会先抓取起始页中的所有网页,然后在选择其中的一个连接网页,继续抓取在此网页中链接的所有网页。

    广度优先遍历原理:又叫层次遍历,从上往下对每一层依次访问,在每一层中,从左往右(也可以从右往左)访问结点,访问完一层就进入下一层,直到没有结点可以访问为止。

    广度优先在图一的的爬取顺序为:A-B-C-D-E-F-G-H-I (队列实现)

    广度优先代码的实现(伪代码):

    两者优缺点:

      深度优先搜素算法:不全部保留结点,占用空间少;有回溯操作(即有入栈、出栈操作),运行速度慢。

           广度优先搜索算法:保留全部结点,占用空间大; 无回溯操作(即无入栈、出栈操作),运行速度快。

      通常深度优先搜索法不全部保留结点,扩展完的结点从数据库中弹出删去,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用空间较少。所以,当搜索树的结点较多,用其它方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的求解方法。

      广度优先搜索算法,一般需存储产生的所有结点,占用的存储空间要比深度优先搜索大得多,因此,程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间的问题。但广度优先搜索法一般无回溯操作,即入栈和出栈的操作,所以运行速度比深度优先搜索要快些。

          爬虫深度优先搜索优点是能遍历一个Web 站点或深层嵌套的文档集合;缺点是因为Web结构相当深,,有可能造成一旦进去,再也出不来的情况发生

     

    广度优先是爬虫中使用最广泛的一种爬虫策略,主要原因有三点: 
    1. 重要的网页往往离种子比较近。例如我们打开新闻网站的时候往往是最热门的新闻,随着不断的深入冲浪,所看到的网页的重要性越来越低。 
    2. 万维网的实际深度最多能达到17层,但到达某个网页总存在一条很短的路径。而广度优先遍历会以最快的速度到达这个网页。 
    3. 广度优先有利于多爬虫的合作抓取,多爬虫合作通常先抓取站内链接,抓取的封闭性很强。

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空空如也

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