网站树形结构 深度优先是从左到右深度进行爬取的，以深度为准则从左到右的执行（递归方式实现）Scrapy默认是深度优先的 广度优先是以层级来执行的，（列队方式实现）
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2023-07-09 12:46:40
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如图所示： 以此图为例寻找末尾为“m”的名称。这里使用广度优先搜索，这个可以回答两类问题：第一类问题：从节点A出发，有前往节点B的路径吗？第二类问题：从节点A出发，前往节点B的哪条路径最短？那这里其实就是寻找末尾为“m”名称的最短路径。from collections import deque
def person_is_seller(name):
return name[-
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2023-07-01 00:11:32
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1.网页搜索与爬虫简介为了对互联网中的有效信息进行高效获取，可以依托例如“阅读更多”链接对文章建立有向图，其中的点代表文章，有向边是文章之间的链接关系，从而不断深入获取文章的相关文章簇。之后就可以对图进行遍历获取文章。广度优先搜索策略爬虫现在是使用最多的搜索策略。它的工作原理是，数据获取模块的爬虫在抓取文章页时，优先抓取当前层次范围的“阅读更多”，完成本层遍历后再抓取“阅读更多”数据，直到满足条件
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2023-11-28 11:45:11
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一.使用的技术这个爬虫是近半个月前学习爬虫技术的一个小例子,比较简单,怕时间久了
原创
2022-12-15 22:43:46
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# Java 广度优先爬虫示例
## 引言
网络爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。它的工作原理类似于蜘蛛在网上爬行寻找食物。广度优先爬虫是一种常见的网络爬虫算法，它从一个起始网页开始，逐层地访问所有链接，直到达到指定的深度或者收集到足够的信息。
本文将介绍如何使用 Java 编写一个广度优先爬虫，并带有代码示例。我们将使用 Jsoup 这个流行的 Java HTML 解析库来帮助
原创
2023-08-08 22:38:46
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java实现广度优先算法
java实现广度优先算法实现思路 广度优先方式，是一种地毯式搜索，层层递进的方式，即从开始节点依次遍历相邻节点，层层递进代码实现 基于之前图的数据结构，实现广度优先算法import java.util.*;
/**
* 邻接表方式，存储无向图
* 使用连表的数组结构进行图信息的保存
* 数组的下标代表的是图顶点本身，下标位置的连表，分别代表相连接的
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2023-06-13 20:53:06
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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
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
经过官方文档查询，因为scrapy使用的是后进先出队列，基本可以看成是深度优先（DFO）。
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2023-07-14 10:14:22
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如果你经常在想为什么别人做题那么快，其实答案很简单：一是要快速明白过来这个题在考察什么，这需要对常用的数据结构和算法的适用场景很熟悉；二是要背模板！ 没错，大神也需要背模板！当然，是理解着背，不是死记硬背！下面，我就按照这个思路给大家展示，如何快速解决这个题。这个题想考察什么？虽然题目千变万化，但是考察点永远是那几个。本题给出了一个场景：求 每个 1 到 0 的最短的曼哈顿距离。其中曼哈顿距离就是
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2024-05-15 11:08:26
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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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BFS（广度优先搜索） 文章目录BFS（广度优先搜索）1. 什么是BFS2. BFS的搜索顺序3. BFS采用的数据结构4.DFS与BFS的区别5. BFS的常规模板5.1 文字描述5.2 代码展示6. 例题刨析6.1 文字简述6.2 代码展示 1. 什么是BFS宽度优先搜索（BFS） ：同样是一种遍历搜索树或图的算法。遍历方式为选定一个节点，接着访问所有与当前节点连接的满足条件的点。接着从这些可
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2023-12-21 13:40:46
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# 广度优先搜索（BFS）详解及Python实现
广度优先搜索（BFS, Breadth-First Search）是一种图遍历算法，它从一个起始节点开始，逐层访问所有相邻的节点，直到遍历完所有可达的节点。BFS广泛应用于许多领域，包括网络广播、路径寻找等。
## BFS的基本原理
BFS的关键在于使用一个队列（Queue）来存储待访问的节点。首先，将起始节点加入队列。然后，进入一个循环：每
原创
2024-09-30 05:25:57
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# 使用Python实现广度优先搜索
广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从一个节点开始，首先访问该节点的所有邻居，然后再访问这些邻居的邻居，以此类推，直到所有节点均被访问。
在这篇文章中，我将指导你如何使用Python实现广度优先搜索。我们将先展示整个流程，再详细讲解每一步的实现代码。
## 一、整个流程概述
以下是广度优先
一、广度优先搜索算法图的广度优先搜索算法（Breadth-First Search）是一个分层遍历的过程，类似树的层序遍历。基本思想：从图中的某一个顶点V出发，访问此顶点后，依次访问顶点V的各个同层未访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发，直至图中所有顶点都被访问到。该算法探索所有顶点的所有邻接点，并确保每个顶点只访问一次，没有访问两次的顶点。例如：首先访问 v1 和 v1 的邻接点v2 和v3
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2023-11-26 10:49:53
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在深度优先搜索中，深度越大的结点越先得到扩展。如果把它改为深度越小的结点越先得到扩展，就是广度优先搜索法。广度优先搜索算法的基本思想：（1）建立一个空的状态队列SS；（2）建立一个空的状态库SB；（3）把初始状态S（0）存入队列SS中；（4）若队列状态是目标状态，则搜索成功，算法运行中止。如该状态的形式为S（pa
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2023-09-16 00:38:53
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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
题目描述：Description有一个N*M的格子迷宫，1代表该格子为墙，不能通过，0代表可以通过，另外，在迷宫中
有一些传送门，走到传送门的入口即会自动被传送到传送门的出口（一次传送算1步）。人在迷宫中可以尝试
上下左右四个方向移动。现在给定一个迷宫和所有传送门的出入口，以及起点和终点，
问最少多少步可以走出迷宫。如果不能走出迷宫输出“die”。输入格式该程序为多CASE，第1行为CASE的数量
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2023-07-21 21:58:36
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广度优先遍历算法
广度优先遍历广度优先搜索（也称宽度优先搜索，缩写BFS）是连通图的一种遍历策略。因为它的思想是从一个顶点V0V0开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域，因此得名。一般可以用它做什么呢？一个最直观经典的例子就是走迷宫，我们从起点开始，找出到终点的最短路程，很多最短路径算法就是基于广度优先的思想成立的。实现type TreeNode str
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2023-06-01 09:24:27
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PHP用递归、非递归方式实现深度优先、广度优先遍历二叉树
一、二叉树的遍历以某种特定顺序访问树中所有的节点称为树的遍历，遍历二叉树可分深度优先遍历和广度优先遍历。 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）访问节点，访问完一层就进入下一层，直到没有节点访问为止。深度优先遍历：对每一个可能的分支路
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2023-08-13 17:43:20
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目录前言 一、广度优先搜索二、图的广度优先遍历 三、经典例题 总结 文章目录前言 本文主要介绍一下Python的广度优先遍历算法，在Python中通过列表来模拟队列，完成一系列的广度优先遍历算法一、广度优先搜索在Python中，可以通过列表来模拟队列，通过append()函数来将新元素插入队列和del()函数来删除队首元素，选择队列存储结构的原因是
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2023-12-28 09:53:39
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# Python实现广度优先搜索（BFS）教程
## 什么是广度优先搜索（BFS）？
广度优先搜索是一种图形搜索算法，通常用于查找树或图的最短路径。该算法从一个节点开始，逐层探索所有相邻节点，然后再逐层探索相邻节点的相邻节点，直到找到目标节点或搜索完整个图。
## 流程概述
在实现广度优先搜索之前，我们需要清楚整个过程。下面是一个简单的步骤表格，展示了实现BFS的主要流程。
| 步骤 |
原创
2024-09-21 07:18:09
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