文章目录一、深度优先1.怎么抓住小偷2.二叉树中的最大路径和3.最大的岛屿二、广度优先1.树的右侧2.合法的括号3.寻找制高点4.选课的智慧 一、深度优先该篇学习笔记来自于《你也能看得懂的python算法书》 深度优先遍历算法是经典的图论算法，从某个节点v出发开始进行搜索，不断搜索直至该节点的所有边都被遍历完。当节点v的所有边都被遍历以后，深度优先遍历算法则需要回溯到v的前驱节点，来继续搜索这个
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2024-06-28 14:11:20
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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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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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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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遍历分为： 1.深度（Depth）优先搜索DFS：一个递归过程，有回退过程。尽可能“深”地搜索图。在深度优先搜索中，对于最新发现的顶点，如果它还有以此为起点而未探测到的边，就沿此边继续搜索下去。当结点V的所有边都已被探寻过，搜索将回溯到发现结点V有那条边的始结点，则选择其中一个作为源结点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有结点都被发现为止。 2.广度（Breath）优先搜索BFS：一个分层的搜
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2023-12-13 13:39:04
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1.深度优先遍历深度优先遍历（Depth First Search），也称为深度优先搜索，简称为DFS。DFS算法思路： （1）在访问图中某一起始顶点V后，由V出发，访问它的任一邻接点W1； （2）再从W1出发，访问与W1邻接但还未被访问过的顶点W2； （3）然后再从W2出发，进行类似的访问，… （4）如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点U为止； （5）接着，退回一步，退到前一次刚
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2023-12-09 15:45:05
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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
图是一种常见的数据格式，它的遍历主要分为两种：深度优先遍历(DFS):类似于二叉树的前序前序遍历广度优先遍历(BFS):类似于二叉树的层次遍历一、出度与入度在讲图的遍历之前，我们需要先了解图的数据结构。对于图，我们一般定义横向是出度，纵向是入度。比如对于左图我们转成领接矩阵如右图 这里我们构建一个图的数据结构Graph，顺序遍历二维数组matrix的index[0]、index[1]、index[
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2024-09-06 13:12:40
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广度优先搜索&深度优先搜索（Breadth First Search & Depth First Search） BFS优缺点：同一层的所有节点都会加入队列，所以耗用大量空间；仅能非递归实现；相比DFS较快，空间换时间；适合广度大的图；空间复杂度：邻接矩阵O（N^2）；邻接表O（N+E）；时间复杂度：O（V+E）；DFS优缺点：无论是系统栈还是用户栈保存的节点数都只是树的
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2023-12-23 21:41:50
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1、区别 1） 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈，广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。 2） 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。具体说明如下
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2023-07-19 20:07:51
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# 学习深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）
在计算机科学中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种常用的图遍历算法。理解这两种算法是学习图论及路径搜索的基础。下面，我将带你逐步实现这两个算法，并通过表格明确每一步的流程。
## 实现的流程
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
原创
2024-10-29 06:01:24
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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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信息安全本质是什么？我认为是数据安全。自从“斯诺登事件”爆发后，信息安全开始逐步开始重视起来，但是，重视程度仍然不够。对于保障信息的安全，一般做法是买各种安全设备（IDS/IPS/UTM/FW/WAF等），但是这些设备真的有几个在内部真正的用起来了？首先对安全事件行为的判断，也就是算法及特征匹配规则，这些都是预先设置好的，无非就是比对预设规则，然后判定，阻断异常流量，对于未知的威胁可能就无能为力了
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2023-07-28 16:06:12
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图的遍历图的遍历与树的遍历类似，希望从图中某一顶点出发访问图中其余顶点，且每个顶点只访问一次，这一过程就叫做图的遍历。1.深度优先遍历深度优先遍历，也称为深度有限搜索，简称DFS。从图中某个顶点v出发，访问此顶点，然后从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图直至所有和v有路径相通的顶点都被访问到。类似于树的前序遍历。例如：对如下的图进行深度优先遍历，假设在没碰到重复顶点的情况下始终访问最右手的顶点
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2023-11-19 07:47:59
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1、深度遍历：假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v，并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点，则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重
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2024-04-09 21:44:52
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深度&&广度优先算法1．爬虫系列深度&广度优先搜索介绍1.DFS（Depth-First-Search）深度优先搜索，是计算机术语，是一种在开发爬虫早期使用较多的方法，是搜索算法的一种。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML文件)。深度优先搜索沿着HTML文件上的超链走到不能再深入为止，然后返回到这个HTML文件，再继续选择该HTML文件中的其他
原创
2019-02-11 14:48:01
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区别： 1） 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈，广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。 2） 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。具体说明如下：先序遍历：对任一子树，先访问根，然后遍历其
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2023-08-26 09:34:42
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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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# Python图广度优先遍历输出深度
图（Graph）是一种重要的数据结构，广泛应用于网络、社交媒体、路径寻找等领域。在图的基本操作中，遍历操作尤为重要，常用的方法有深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）。本文将重点介绍广度优先遍历的基本概念和如何输出图的深度，并提供代码示例。
## 一、广度优先遍历（BFS）基本概念
广度优先遍历是一种图遍历算法，其主要思路是从一个节点开始，先访
目录1. 简介2. python举例 1. 简介 深度优先搜索（DFS）：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。 举例： 上图是一个无向图，如果从A点发起深度优先搜索(以下的访问次序并不是唯一的，第二个点既可以是B也可以是C,D)，则我们可能得到如下的一个
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2023-11-24 08:54:54
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