• 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.
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• 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 = valueself.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:returnprint(root.value)preTraverse(root.left)preTraverse(root.right)def midTraverse(root):if root is None:returnmidTraverse(root.left)print(root.value)midTraverse(root.right)def afterTraverse(root):if root is None:returnafterTraverse(root.left)afterTraverse(root.right)print(root.value)def dfs(root):res = []if root is None:return resq = []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 resdef bfs(root):# write your code hereres = []# 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 resdfs(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。）​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~​​下面附上源代码：​
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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。
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。

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。
用集合visited来记录所有访问过的节点。

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()
while queue:
node, depth = queue.popleft()
if node == target: return depth
for i in neighbors(node):
if i not in visited:
queue.append((i,depth+1))
return -1



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