深度优先搜索和宽度优先搜索是两种不用的搜索理念。 深度优先搜索深度优先搜索会选择当前节点的一个子节点进行深入，然后对子节点再进行深度优先搜索，一直搜索到叶节点，然后向上回溯，再对另一个子节点进行深度优先搜索。既先进行深度搜索，深度搜索无目标时进行宽度搜索。找到目标则结束搜索。深度优先搜索用栈（stack）来实现 1、把根节点压入栈中。2、从栈中弹出一个元素，检查是否为目标元素，
宽度优先搜索（BFS）也是搜索的手段之一。它与深度优先搜索类似，从某个状态出发搜索所有可达的状态。与DFS不同的是搜索的顺序，宽度优先搜索总是先搜索离初始状态近的状态。也就是说，它是按照开始状态--->只需1次转移就可以到达的所有状态--->只需2次转移就可以到达的所有状态--->......，以这样的顺序开始搜索，对于同一个状态，宽度优先搜索只经过一次，因此时间复杂度：O(状态
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2024-06-02 23:35:19
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一、二叉树的宽度优先遍历二叉树的宽度优先遍历，又叫广度优先遍历、层序优先遍历。二叉树的宽度优先遍历可以使用队列完成。算法步骤：1）二叉树根节点进入队列；2）弹出并输出队首节点；3）将队首节点的左孩子节点和右孩子节点依次压进队列；4）循环执行2）3）步，直到队列为空；代码实现：void widthTraversal(TreeNode* root)
{
if (nullptr == root)
{
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2023-12-01 10:56:26
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目录岛屿数量 (LeetCode 200)词语阶梯(LeetCode 127)词语阶梯2 (LeetCode 126)01矩阵 (LeetCode 542)太平洋与大西洋的水流 (LeetCode 417)收集雨水2 (LeetCode 407)1. 岛屿数量 (LeetCode 200 Number of Islands)1.1题目Given a 2d grid map of ‘1’s (lan
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2023-08-21 19:57:00
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宽度优先遍历是爬虫中使用最广泛的一种爬虫策略，之所以使用宽度优先搜索策略，主要原因有三点：1、重要的网页往往离种子比较近，例如我们打开的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着一条很短的路径。而宽度优先遍历会以最快的速度到达这个页面。3、宽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的
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2023-12-12 13:49:46
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4.3 宽度优先搜索宽度优先搜索(又称广度优先搜索)与深度优先搜索同为搜索，但策略完全不同。深度优先问题就是一般所说的递归、回溯问题，每次沿一个节点展开其下层一个节，然后再下层一个节点，直到找到一个结果为止再返回上层。宽度优先搜索是每次把当前层每个节点对应的下一层所有节点全部展开，再判断是否有目标状态出现，如果有则这就是最少步数的答案；否则再把展开的新一层的下一层全部展开，直到展开的节点
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2024-06-08 16:14:20
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简要题意：给定一个 \(3 \times 3\)前置知识：深度优先搜索（\(\texttt{dfs}\)）.将这题作为 宽度优先搜索（\(\texttt{bfs}\)） 的模板题讲解！首先，众所周知 \(\texttt{dfs}\)其中，每个矩形都是一个状态，上面的数字是 时间戳（即搜索编号） ，红色的表示往下搜索，绿色的表示往上回溯。\(\texttt{dfs}\) 大致分为 \(3\)从当前状
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2023-12-29 18:53:21
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文章目录1.深度优先遍历DFS递归实现非递归实现2.广度优先遍历BFS实现：应用地方：Dijkstra[单源最短路径](https://baike.baidu.com/item/单源最短路径/6975204)算法和Prim[最小生成树](https://baike.baidu.com/item/最小生成树)算法和层序遍历3.验证1.节点类的代码2.初始化树类的代码3.验证----我将遍历方法写在
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2023-07-19 21:14:20
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一，简介深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法，生产上广泛用于拓扑排序，寻路(走迷宫)，搜索引擎，爬虫等，也频繁出现在 leetcode，高频面试题中。二，深度优先遍历主要思路是从图中一个未访问的顶点 V 开始，沿着一条路一直走到底，然后从这条路尽头的节点回退到上一个节点，再从另一条路
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2023-09-23 02:01:11
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数据结构与上一篇同：python | 算法-图的宽度优先遍历 深度优先搜索# 深度优先搜索（Depth First Search）
class DFS:
def dfs(self, start): # 从start开始做深度优先遍历
if start is None:
return
stack = [start]
s
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2023-06-01 10:23:34
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1.深度优先搜索(DepthFirstSearch)深度优先搜索的主要特征就是，假设一个顶点有不少相邻顶点，当我们搜索到该顶点，我们对于它的相邻顶点并不是现在就对所有都进行搜索，而是对一个顶点继续往后搜索，直到某个顶点，他周围的相邻顶点都已经被访问过了，这时他就可以返回，对它来的那个顶点的其余顶点进行搜索。 深度优先搜索的实现可以利用递归很简单地实现。2.广度优先搜索(BreadthFirstSe
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2023-09-16 18:52:20
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定义二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。性质性质1: 在二叉树的第i层上至多有2^(i-1)个节点（i>0）性质2: 深度为k的二叉树至多有2^k - 1个节点（k>0）性质3: 对于任意一棵二叉树，如果其叶节点数为N0，而度数为2的节点总数为N2，则N0=N2+1;性质4: 具有n个节
宽度优先搜索(BFS，Breadth-First Search)也是搜索的手段之一。它与深度优先搜索类似，从某 个状态出发探索所有可以到达的状态。与深度优先搜索的不同之处在于搜索的顺序，宽度优先搜索总是先搜索距离初始状态近的状态。 也就是说，它是按照开始状态→只需1次转移就可以到达的所有状态→只需2次转移就可以到达的 所有状态→……这样的顺序进行搜索。对于同一个状态，宽度优先搜索只经过一次，因此复
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2023-09-14 10:35:07
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宽度优先搜索（BFS）是一种图搜索算法，常用于寻找最短路径、遍历图等多种问题。此方法通过水平层次逐层探索节点，确保在找到目标节点时所用的路径最短。BFS 常用于社交网络分析、地图导航以及网络路由等场景。以下是我对“Python宽度优先搜索”的思考与实践总结。
### 适用场景分析
BFS 适用于解决诸如最短路径查找、网络连通性分析等问题。以下是 BFS 使用的一些典型场景：
- 路径寻找：在图
# 宽度优先搜索 (BFS) 实现指南
宽度优先搜索（Breadth-First Search, 简称BFS）是一种经典的图遍历算法，广泛应用于许多应用场景，如路径搜索、社交网络分析等。本文将详细讲解如何在Python中实现宽度优先搜索，适合刚入行的小白学习。
## BFS 流程
下面是实现宽度优先搜索的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -->
BFS介绍BFS也叫宽度优先遍历，广度优先遍历，宽度优先搜索，广度优先搜索，是一种常用的搜索手段。原理以一个点为起点，先遍历所有与它直接相连的点，再层层拓展，直到最后走到终点或终止条件处停止。 假如有这棵二叉树，该二叉树从根节点开始宽度优先遍历的结果为a,b,c,d,e,f,g，先遍历a，然后遍历a的儿子节点b,c，然后遍历b的儿子节点d,e，然后遍历c的儿子节点f,g，下面没有节点了，遍历结束。
宽度优先搜索（BFS，Breadth-First Search）也是搜索的手段之一。它与深度优先搜索类似，从某个状态出发探索所有可以到达的状态。 与深度优先搜索的不同之处在于搜索的顺序，宽度优先搜索总是先搜索距离初始状态近的状态。也就是说，它是按照开始状态→只需1次转移就可以到达的所有状态→只需2次转移就可以到达的所有状态→……这样的顺序进行搜索。对于同一个状态，宽度优先搜索只经过一次，因此复杂
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2024-05-01 22:05:23
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Java实现深度优先搜索图的遍历图的遍历就是访问图中的每个节点并且每个节点只访问一次。但图中有那么多节点，要如何进行访问就是一个问题，所以我们需要有特定的策略来进行访问这些节点。图的访问策略一般有两种：深度优先搜索和广度优先搜索深度优先搜索基本思想从初始节点开始出发访问，访问该节点的第一个相邻节点，然后以该相邻节点为起点，继续访问其相邻节点，反复持续该过程直到图中所有节点已全部被访问；简单总结就是
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2023-07-18 20:50:20
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文章目录前言一、实现1.1 核心步骤和复杂度1.2 伪码和java示例1.3 动图示例二、应用2.1 寻找最短路径2.2 拓扑排序2.3 最小生成树三、LeetCode 实战3.1二叉树的层序遍历3.2 找树左下角的值3.3单词接龙参考 前言广度优先搜索（Breadth First Search，简称 BFS），是一种遍历图存储结构的一种算法，它既适用于无向图，也适用于有向图。BFS 算法的基本
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2023-11-07 09:28:26
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1.原理 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
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2023-12-19 09:18:46
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