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  • 在复杂的多重继承层次结构中,C3线性化既不是深度优先也不是宽度优先.从某种意义上讲,它是:depth-first until classes are encountered that will share a parent,and then breadth-first over those尽管这是一个...

    忽略经典类,Python使用类及其父类的C3 linearisation解析方法和属性查找.在复杂的多重继承层次结构中,C3线性化既不是深度优先也不是宽度优先.从某种意义上讲,它是:

    depth-first until classes are encountered that will share a parent,

    and then breadth-first over those

    尽管这是一个非常宽松的特征.

    但是,特别是,在不共享父级的简单多个继承层次结构中,它是深度优先的(当然忽略了总是共享的对象)

    简单示例–深度优先

    >>> class a_0(object): pass

    >>> class a_1(object): pass

    >>> class b_0(a_0): pass

    >>> class b_1(a_1): pass

    >>> class c(b_0, b_1): pass

    然后

    >>> [x.__name__ for x in c.__mro__]

    ['c', 'b_0', 'a_0', 'b_1', 'a_1', 'object']

    共享基础示例-深度然后广度优先

    请注意,在您的示例中,您有一个共享的父级(A),这导致以广度优先的方式遍历B和C.相反,如果您拥有一个更加复杂的层次结构:

    >>> class A(object): pass

    >>> class B(A): pass

    >>> class C(A): pass

    >>> class D_0(B, C): pass

    >>> class D_1(B, C): pass

    >>> class E_0(D_0): pass

    >>> class E_1(D_1): pass

    >>> class F(E_0, E_1): pass

    然后

    >>> [x.__name__ for x in F.__mro__]

    ['F', 'E_0', 'D_0', 'E_1', 'D_1', 'B', 'C', 'A', 'object']

    您会发现搜索是深度优先F,E_0,D_0,直到遇到遇到共享基类的点(B和C也是D_1的基础),深度才先侧向到达E_1,深度优先从那里再次.

    展开全文
  • class TreeNode:def __init__(self, value=None, left=None, right=None):self.value = valueself.left = left # 左子树self.right = right # 右子树node1 = TreeNode("A",TreeNode("B",TreeNode("D"),TreeNode("E")...

    class TreeNode:

    def __init__(self, value=None, left=None, right=None):

    self.value = value

    self.left = left # 左子树

    self.right = right # 右子树

    node1 = TreeNode("A",

    TreeNode("B",

    TreeNode("D"),

    TreeNode("E")

    ),

    TreeNode("C",

    TreeNode("F"),

    TreeNode("G")

    )

    )

    def preTraverse(root):

    if root is None:

    return

    print(root.value)

    preTraverse(root.left)

    preTraverse(root.right)

    def midTraverse(root):

    if root is None:

    return

    midTraverse(root.left)

    print(root.value)

    midTraverse(root.right)

    def afterTraverse(root):

    if root is None:

    return

    afterTraverse(root.left)

    afterTraverse(root.right)

    print(root.value)

    def dfs(root):

    res = []

    if root is None:

    return res

    q = []

    q.append(root)

    while len(q) > 0:

    r = q.pop()

    print(r.value)

    if r.left is not None:

    # 非空左孩子入队

    q.append(r.left)

    if r.right is not None:

    # 非空右孩子入队

    q.append(r.right)

    res.append(r.value)

    return res

    def bfs(root):

    # write your code here

    res = []

    # 如果根节点为空,则返回空列表

    if root is None:

    return res

    # 模拟一个队列储存节点

    q = []

    # 首先将根节点入队

    q.append(root)

    # 列表为空时,循环终止

    while len(q) > 0:

    length = len(q)

    r = q.pop(0)

    print(r.value)

    if r.left is not None:

    # 非空左孩子入队

    q.append(r.left)

    if r.right is not None:

    # 非空右孩子入队

    q.append(r.right)

    res.append(r.value)

    return res

    dfs(node1)

    print("-------------------")

    bfs(node1)

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  • 广度优先遍历(BFS),又叫宽度优先搜索或横向优先搜索,是从根结点开始沿着树的宽度搜索遍历,将离根节点最近的节点先遍历出来,在继续深挖下去。基本思想是:1、从图中某个顶点V0出发,并访问此顶点;2、从V0出发...

    何为广度优先遍历呢?

    广度优先遍历(BFS),又叫宽度优先搜索或横向优先搜索,是从根结点开始沿着树的宽度搜索遍历,将离根节点最近的节点先遍历出来,在继续深挖下去。

    基本思想是:

    1、从图中某个顶点V0出发,并访问此顶点;

    2、从V0出发,访问V0的各个未曾访问的邻接点W1,W2,…,Wk;然后,依次从W1,W2,…,Wk出发访问各自未被访问的邻接点;

    3、重复步骤2,直到全部顶点都被访问为止。

    下面给出广度优先遍历的例子:(广度优先遍历不是唯一的哦,只要满足“广度”的含义即可)

    访问顺序为:0,2,1,5,3,4(看图很快就可得知)(将离根节点最近的节点先遍历出来,再继续深挖下去。)

    5bb75d9fafa17214d586ba6f12402664.png

    a72096e48dd03a4128733c2940e9f000.png

    知道了BFS之后,我们又要怎么通过编程来实现BFS呢?

    下面给上详细的分析:

    首先,先准备一个队列(利用队列的结构)和一个Set(Set用来作为类似于注册的作用,防止节点重复进入队列)

    step1.先把根节点1放入队列中,同时将1注册到set中去,证实它进过队列(上面两步是同步的)

    step2.把1poll出来,同时打印出来(System.out...)(前面两步也是同步的),同时将1的所有next节点都放到队列中去(放到队列中去时要提前判断这些元素之前是否有注册过,即有没有在set中)

    step3.如果一个节点已经没有next节点的时候,那就直接将该节点弹出去就行,不用注册也不用添加到队列中。

    下面流程图可以用来参考,下面也有源代码,源代码有注释,很好理解,看不清楚的欢迎留言~

    f575a66ca5314b8ab7b77b6242224124.png

    a72096e48dd03a4128733c2940e9f000.png

    8b8366f8e4c3711a196eedb1a760ee7f.png

    a72096e48dd03a4128733c2940e9f000.png

    下面附上源代码:

    6fd6d9713f1c6e09b950b083d6beae37.png

    a72096e48dd03a4128733c2940e9f000.png

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  • LeetCode原题地址 思路 宽度优先搜索的经典例题。 宽度优先搜索一般用于求最短路径问题。 我们可以将字符串A只播动一下就可以得到的字符串B、C等作为A的子节点。 从根节点‘0000‘开始,将其所有子节点以及当前深度...

    题目

    你有一个带有四个圆形拨轮的转盘锁。每个拨轮都有10个数字: ‘0’, ‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’ 。每个拨轮可以自由旋转:例如把 ‘9’ 变为 ‘0’,‘0’ 变为 ‘9’ 。每次旋转都只能旋转一个拨轮的一位数字。

    锁的初始数字为 ‘0000’ ,一个代表四个拨轮的数字的字符串。

    列表 deadends 包含了一组死亡数字,一旦拨轮的数字和列表里的任何一个元素相同,这个锁将会被永久锁定,无法再被旋转。

    字符串 target 代表可以解锁的数字,你需要给出最小的旋转次数,如果无论如何不能解锁,返回 -1。

    LeetCode原题地址

    思路

    宽度优先搜索的经典例题。
    宽度优先搜索一般用于求最短路径问题。
    我们可以将字符串A只播动一下就可以得到的字符串B、C等作为A的子节点。

    1. 从根节点‘0000‘开始,将其所有子节点以及当前深度depth加入队列。
    2. 用集合visited来记录所有访问过的节点。
    3. 每次从队列queue取出一个值时,判断是否在deadends里(在里面就跳过此次循环,取队列下一个值)或是否等于target(是就返回当前深度depth),否则将其作为根节点搜索它的所有子节点,去掉已经visited的,剩下的加入队列,使当前的depth+1因为此时入队的节点是’0000‘子节点的子节点,相对于二环了)这样找到target时的depth一定是最小的。

    python代码

    class Solution:
        def openLock(self, deadends: List[str], target: str) -> int:
            def neighbors(node):
                for i in range(4):
                    for b in [-1,1]:
                        yield node[:i] + str((int(node[i]) + b)%10) + node[i+1:]
    
            queue = collections.deque([('0000',0)])
            visited = set()
            visited.add('0000')
            while queue:
                node, depth = queue.popleft()
                if node == target: return depth
                if node in deadends: continue
                for i in neighbors(node):
                    if i not in visited:
                        queue.append((i,depth+1))
                        visited.add(i)
            return -1
    
    展开全文
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