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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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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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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什么是爬虫
爬虫就是通过编写程序模拟浏览器上网，然后让其去互联网上抓取数据的过程。
爬虫的目的就是为了模拟浏览器进行网络数据访问
抓取数据的两种方式
 
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2023-10-04 15:31:43
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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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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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#coding:utf-8from threading import Threadfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorfrom threading import RLockimport requestsimport timefrom bs4 import BeautifulSoupclass Screap(Thread)
原创
2022-08-01 18:29:31
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Java实现广度优先搜索基本思想实现思路代码实现 基本思想从出发节点开始访问，然后去访问该节点的所有相邻节点，访问完该节点的所有相邻节点后，以相邻节点中的第一个节点为起点，继续去访问其所有相邻节点，反复持续该过程直到图中所有节点均被访问过退出。这样一来，图的访问顺序就是一个横向的访问顺序。和广度优先搜索一样，我们将要访问的节点称为头节点，相邻节点称为表节点；头节点中存储数据和第一个表节点，表节点
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2023-07-19 14:05:30
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遍历图的遍历，所谓遍历，即是对结点的访问。一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种访问策略：深度优先遍历广度优先遍历深度优先深度优先遍历，从初始访问结点出发，我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点。总结起来可以这样说：每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一
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2023-12-29 13:48:34
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图的广度遍历和深度遍历思想不一样。后者是用递归的方法来实现的，这个是要借助队列来实现的。实现的基本思想如下： 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。 广度优先遍历是以层为顺序，和树的层次遍历差不多，是将某一层上的所有节点
本文所有代码全部基于Java实现图的存储和创建一文所实现的带权无向图。广度优先遍历广度优先搜索(Breadth-First-Search,BFS) 类似于二叉树的层序遍历。基本思想是：首先访问起始顶点v，接着由v出发，依次访问未访问过的邻接顶点w1,w2,…wi,然后依次访问w1,w2,…wi的所有未被访问过的邻接顶点；再从这些访问过的顶点出发，访问他们所有未被访问过的邻接顶点，直至图中所有顶点都
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2023-09-21 19:50:27
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广度优先算法的步骤：1.选定一个起始节点；2.以选定节点为中心，所有与该节点相邻节点为备选节点（其中，在之前已经访问过的节点不得再纳入相邻节点），并将这些备选节点放入一个先进先出队列中，；3.依次取出先进先出队列中的节点，并求得该节点的相邻节点放入先进先出队列中；4.循环进行2、3步骤；知道先进先出队列为空（搜索结束的标志）；接下来直接上java代码咯： package Graph;
impor
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2023-09-30 10:40:37
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深度优先遍历深度优先遍历，从初始访问结点出发，我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点。总结起来可以这样说：每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点。这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入，而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问。具体算法表述如下：访问初始结点v，并标记结点
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2023-10-10 08:03:49
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java实现数据结构图论的广度优先和深度优先遍历算法（附源代码）广度优先遍历和深度优先遍历是图论中两个比较重要的遍历算法，下面介绍这两种遍历算法，并用java代码进行实现：一、深度优先遍历 深度优先遍历有点类似于树中的先序遍历，顺着一条线依次找到相应的节点，此时为了方便，我们往往需要一个额外的标志数组进行标记我们已经访问过得节点 算法步骤： （1）首先访问出发点V。 （2）然后依次从V出发搜索V的
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2023-07-18 21:00:18
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# Java 广度优先搜索（BFS）科普文章
广度优先搜索（BFS，Breadth-First Search）是一种常用于图形或树结构的搜索算法，它通过探索节点的所有邻居后再逐层向前，确保每层节点都被访问到。BFS 不仅适用于无权图，还能帮助我们找到最短路径等问题。
## BFS 的基本原理
BFS 从一个起始节点开始，首先访问它的所有邻居，然后再访问这些邻居的邻居，依此类推，直到遍历整个图
数据结构系列是我学习做的笔记，会持续更新，源码分享在github:数据结构，当然你也可以从下面的代码片中获取 注：github代码更新会有延迟，关注不迷路?本篇博文简单介绍图广度优先搜索算法与深度优先搜索算法，并用java实现1. 广度优先搜索教科书上解释：广度优先搜索类似于类似于树的层次遍历，是数的层次遍历的推广算法描述： 从图中某个顶点v开始，先访问该顶点，再依此访问该顶点的每一个未被访问的邻
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2023-08-30 09:01:37
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就是按照正常顺序把tree打出来，假设有个tree是
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原创
2023-02-07 09:49:30
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深度优先搜索回顾搜索算法的实现，从树的遍历角度讲，有深度优先和广度优先两种。深度优先我们在前边已经介绍过，我们先来简单回顾一下： 如算法名称那样，深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索树。在深度优先搜索中，对于当前发现的结点，如果它还存在以此结点为起点而未探测到的边，就沿此边继续搜索下去，若当结点的所有边都己被探寻过．将回溯到当前结点的父结
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2023-12-29 20:49:45
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1、深度优先搜索介绍图的深度优先搜索(Depth First Search)，和树的先序遍历比较类似。它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。 若此时尚有其他顶点未被访问到，则另选一个未被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止
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2023-12-09 19:32:44
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