文章目录图论——遍历算法DFS遍历BFS遍历图论——遍历算法DFS遍历深度优先搜索，以深度优先，直到走不下去，回退，对应的数据结构stack对于上图dfs的流程如下第一个节点0入栈，把0标记为已访问遍历0的所有邻接顶点，如果没有被访问就入栈，1入栈，1已访问遍历1的所有邻接顶点，如果没有被访问就入栈，3入栈，3已访问遍历3的所有邻接顶点，如果没有被访问就入栈，2入栈，2已访问遍...
原创
2021-07-12 11:09:46
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# 遍历算法在Python中的应用
遍历算法是一种在数据结构中查找特定元素或对元素进行操作的重要技术。在许多情况下，我们需要系统地访问数据结构中的每一个元素，比如在树、图、列表等数据结构中。本文将详细探讨遍历算法的基本概念，并通过Python的代码示例进行说明。
## 什么是遍历算法？
遍历算法是对数据结构中的元素进行逐一访问的过程。通常，遍历可以分为两种方式：
1. **深度优先遍历（DF
原创
2024-10-24 06:25:19
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一、数组遍历方法1. forEach()forEach 方法用于调用数组的每个元素，并将元素传递给回调函数。数组中的每个值都会调用回调函数。其语法如下：array.forEach(function(currentValue, index, arr), thisValue)该方法的第一个参数为回调函数，是必传的，它有三个参数：currentValue：必需。当前元素 index：可选。当前元素的索引
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2023-10-06 16:23:49
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遍历是访问树的所有节点的过程，也可以打印它们的值。因为所有节点都通过边(链接)连接，所以我们始终从根(头)节点开始。也就是说，我们不能随机访问树中的一个节点。我们用三种方式来遍历一棵树按顺序遍历预购遍历后序遍历按顺序遍历在这种遍历方法中，首先访问左侧子树，然后访问根，然后访问右侧子树。我们应该永远记住每个节点本身可能代表一个子树。在下面的python程序中，我们使用Node类为根节点以及左右节点创
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2023-05-31 22:36:07
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前言二叉树的遍历算法是二叉树最基础的算法，没有之一。二叉树的遍历算法主要有4种：先序遍历，中序遍历，后续遍历和层次遍历，其中第1-3个属于深度优先遍历，第4个属于广度优先遍历。对二叉树的3种深度优先遍历算法的学习有三个层次：（一）精通遍历算法的递归实现；（二）精通遍历算法的基于栈结构的迭代实现；（三）精通遍历算法的统一风格的递归实现。我们希望读者至少可以掌握前两个层次。本文讲解递归实现的深度优先遍
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2023-10-20 20:34:04
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首先明白两个概念：1. 深度遍历包括前中后序遍历三种；2. 广度优先遍历就是层次遍历。PS：前中后序遍历，如果使用递归遍历，都很简单易理解；如果使用非递归方式，首先想到的就应该是使用栈结构来控制整个过程，因为递归也是利用栈来实现的；前中后序遍历的非递归方式中，后序遍历的非递归方式相比较而言，略复杂。直接上代码：#include "stdlib.h"
#include <iostream>
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2023-12-12 14:27:52
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在图的基本算法中，最初需要接触的就是图的遍历算法，根据访问节点的顺序，可分为深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。DFS(深度优先搜索)算法Depth-First-Search深度优先算法，是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。 这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有
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2024-05-18 12:13:05
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前序遍历、中序遍历、后续遍历图解以及算法概述：本文包含以下算法，大部分以递归实现前序遍历（中左右）：先输出自己，然后是左孩子，最后右孩子；中序遍历（左中右）：先输出左孩子，然后是自己，最后右孩子；后序遍历（左右中）：先输出左孩子，然后是右孩子，最后自己；层次遍历 ：一层一层从上到下从左到右遍历；前序遍历和中序遍历确定一棵二叉树；后序遍历和中序遍历确定一棵二叉树；前序遍历和后续遍历其中一种加上中序遍
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2023-10-12 12:25:17
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图遍历是指：从任意一个顶点出发对图中每个顶点访问且仅访问一次的过程。因为图中可能存在回路，为了避免对一个顶点的重复访问可以增设一个辅助的数组visited[]，全部初始化为0,一旦访问过，置位visited[i] = 1,：图的遍历比较复杂，需要考虑：指定遍历的第一个顶点由于一个顶点和多个顶点的相邻，需要在多个邻接顶点间确定访问次序由于图中存在回路，必须对访问过的顶点做标记，防止出现重复访问同一顶
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2023-08-02 15:22:43
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树的三种深度遍历方式树的深度遍历（DFS）: 这与层次遍历相对应（BFS），这是一种使用固定规则，从根节点出发以遍历每条子树从而遍历完整棵树的方式。这种思想，在图的遍历方式上也存在。一、三大方式 对于上面的图，深度遍历总共有三种方式。先序遍历M - L - R 遍历过程（对任意时刻的单一结点）：首先输出当前结点判断是否存在左结点。如果存在进入左结点，进行结点的遍历（还是这三个方法），不存在则进行下
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2023-11-02 15:08:10
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树的遍历是树的一种重要的运算。所谓遍历是指对树中所有结点的系统的访问，即依次对树中每个结点访问一次且仅访问一次。树的3种最重要的遍历方式分别称为前序遍历、中序遍历和后序遍历。以这3种方式遍历一棵树时，若按访问结点的先后次序将结点排列起来，就可分别得到树中所有结点的前序列表，中序列表和后序列表。相应的结点次序分别称为结点的前序、中序和后序。 树的这3种遍历方式可递归地定义如下： 如果T是一棵空树，那
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2024-02-04 14:23:04
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遍历一个目录或者磁盘中的所有内容，常用的算法有两种：深度优先和广度优先。具体实现的时候，每种算法都可以有多种实现，一般来说，有递归和非递归两种。因为工作需要，所以bigtall实现了几种算法的对比。首先实现的是传统的深度优先的递归遍历算法，因为非递归算法和广度优先比较雷同所以没有实现。其次实现的是广度优先的递归和非递归算法，其中非递归广度算法采用一个先进先出的queue存储目录路径结果。最后实现的
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2024-04-14 08:23:29
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JS的遍历说起遍历，我常用JQ的each遍历DOM集，以及用map遍历Json。然而还有很多遍历方法for，forEach，for in等，有原生的有JQ的，他们有何区别呢？所以我决定写一写博客梳理我关于遍历的知识。首先，先分清原生JS和JQuery的遍历方法：1.原生JS遍历方法：for、for in、forEach、for of、map2.JQuery遍历方法：$.each、find原生JS遍
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2023-09-03 12:02:12
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遍历算法 for_each 可有有返回值 可以绑定参数进行输出 transform 将容器中的数据进行搬运到另一个容器中 注意：transform 目标容器需要开辟空间 for_each(iterator beg, iterator end, _callback); 遍历算法 遍历容器元素 @par ...
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2021-08-28 11:14:00
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文章目录算法概述常用遍历算法for_each:transform:算法概述算法主要是由头文件 组成。是所有STL头文件中最大的一个,其中常用的功能涉及到比较，交换，查找,遍历，复制，修改，反转，排序，合并等…体积很小，只包括在几个序列容器上进行的简单运算的模板函数. 定义了一些模板类,用以声明函数对象。常用遍历算法遍历算法 遍历容器元素@param beg 开始迭代器@param end 结束迭代器@param _callback 函数回调或者函数对象@return 函数对象f
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2020-06-20 09:53:32
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# 深度遍历算法详解
深度遍历算法（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从根节点开始，沿着树的深度访问节点，直到达到目标节点或遍历完所有节点。深度遍历通常会使用栈（Stack）作为辅助数据结构。本文将介绍深度遍历的基本概念、原理以及在Java中的实现示例。
## 深度遍历基本概念
在深度遍历中，我们会从一个节点开始，访问该节点并逐步深入到子节点，
概述:算法主要是由头文件 组成。是所有STL头文件中最
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2022-06-13 13:41:48
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# Java图遍历算法入门指南
图遍历是计算机科学中一种重要的算法，而在Java中实现图遍历算法通常有两种主要方法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。在本文中，我们将通过一个简单的流程洗砺这两种算法的实现。
## 流程步骤
我们将按照以下步骤进行图遍历的实现：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|------------
1. 题目描述 请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。2. 示例 例如 image
这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字
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2024-09-19 15:21:43
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1、连通图的宽度优先搜索（BFS） （1）算法思路 准备：起点v 和一个空队列Q 。 ① 将v 打上已訪问标记。并将 v 放入队列Q 。 ② 取出队列 Q 的 队首元素 u 。搜索全部与 u 相邻的顶点。假设 w 与u 相邻且未訪问， 则将w 打 上已訪问标记。并将 w 放入队列Q 。 ③ 反复②。
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2017-05-23 11:49:00
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