怎么用图的深度和广度优先遍历来遍历树呢？我是这样想的，把树构造成图就行了。// 图的遍历.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
#include "stdafx.h"
#include "LinkQueue.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
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2024-04-11 13:04:01
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# 实现 Java 遍历 JSON 深度优先
## 1. 整体流程
在实现 Java 遍历 JSON 深度优先的过程中，我们可以采用以下步骤：
```mermaid
erDiagram
JSON解析器 --> 遍历JSON数组: 解析JSON数据
遍历JSON数组 --> 遍历JSON对象: 遍历数组元素
遍历JSON对象 --> 解析JSON对象: 遍历对象属性
``
原创
2024-07-11 04:00:54
26阅读
python自带的json包能够方便的解析json文本，但是如果json文本中包含重复key的时候，解析的结果就是错误的。如下为例{"key":"1", "key":"2", "key":"3", "key2":"4"}经过解析，结果却如下所示：{
"key":"3",
"key2":"4"
}原因是python解析的时候是创建一个字典，首先会读取到key的值，但是后面遇到重复键的时候，后来的值会
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2023-08-30 10:45:42
338阅读
json和pandas配合下import json
import pandas as pd
js='''
{
"message":"abc","result":{
"paramtypeitems":[
{"name":"基本参数","paramitems":[
{"id":567,"name":"车型","valueitems":[
{"specid":37017,"value":"xDrive4
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2023-06-01 09:12:37
213阅读
“JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。”——《百度百科》我们在爬取网站
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2023-09-04 17:21:18
653阅读
Python处理Json数据
在Json中，遵循“key-value”的这样一种方式。
比如最简单的这种：{"name" : "zhuxiao5"}，
跟python 里的字典似的，也是一个Json格式的数据。
复杂一点的比如这种（后文会多次使用到这个例子）：
{
"animals":
{
"dog": [
{
"name": "Rufus",
"age":15
},
{
"name": "Mar
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2023-07-05 14:46:22
262阅读
有两种做法：os.walk()、pathlib库，个人感觉pathlib库的path.glob用来匹配文件比较简单。下面是第二种做法的实例（第一种做法百度有很多文章）：from pathlib import Path
import json
analysis_root_dir = "D:\\analysis_data\json_file"
store_result="D:\\analysis_da
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2023-05-31 15:15:20
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json_str = {"name":"lisi",
"age":27}
# json解析并按key排序
json_str = json.dumps(params, sort_keys=True)
# 将 JSON 对象转换为 Python 字典
params_json = json.loads(json_str)
items = params_json.items()
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2023-05-28 17:29:04
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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
65阅读
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
202阅读
# 深度遍历 Python 指南
在计算机科学中，深度优先遍历（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。DFS 从根节点开始，沿着每个分支尽可能深地搜索，直到访问完所有节点为止。在本文中，我将带领你逐步实现深度遍历的 Python 代码。
## 步骤流程
首先，让我们概述实现深度遍历的步骤，接下来我会逐步解释每一步的实现。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-06 13:30:47
30阅读
深度遍历
原创
2018-01-18 23:13:23
1406阅读
随着数据处理和算法的复杂性增加，深度遍历（Depth-First Search，DFS）成为解决某些问题的重要方法。在 Python 中实施深度遍历算法时，可能会遇到一些挑战，本文将详细记录如何有效解决这些问题。
## 问题背景
在某个项目中，我们必须处理复杂的数据结构，例如图形和树形结构。项目开始时，开发团队面临一些问题，具体时间线事件包括：
- **第一周**：识别出需要使用深度遍历算法
# 遍历JSON数据在Python中的实现
在现代编程中，JSON（JavaScript Object Notation）格式作为一种轻量级的数据交换格式被广泛使用。特别是在前后端沟通中，JSON成为了主要的数据传输格式。Python语言对于JSON处理的支持非常好，使得编程工作能够更为高效。本文将详细讲解如何在Python中遍历JSON数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是JSON？
## Python JSON遍历的实现
### 介绍
在Python开发中，经常需要处理JSON数据，对JSON数据进行遍历是一个常见的操作。本文将教你如何使用Python来遍历JSON数据。
### 整体流程
下面是整个实现的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(读取JSON数据)
C(解析JSON数据)
D(遍历JSON
原创
2023-11-11 10:35:16
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# 可以使用Python的os和json模块来实现。首先，使用os模块中的listdir函数获取文件夹下所有文件的文件名列表，
# 然后遍历列表，对于每个文件名，使用json模块中的load函数读取json文件内容。以下是示例代码：
import os
import json
folder_path = "/path/to/folder"
for filename in os.listdir(
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2023-05-25 14:50:30
325阅读
深度优先算法（Depth First Search，DFS）是一种常见的图形算法，它是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在深度优先搜索中，我们首先探索一个子树的深度，然后再回溯到父节点，接着探索另一个子树的深度，直至搜索结束。深度优先算法的基本思想是沿着树的深度遍历树的节点。深度优先算法的工作原理类似于树的前序遍历，即首先访问根节点，然后依次访问该节点的子节点。深度优先算法可以用递归实现，也可以使用
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2023-08-23 21:43:01
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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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有两种做法：os.walk()、pathlib库，个人感觉pathlib库的path.glob用来匹配文件比较简单。下面是第二种做法的实例（第一种做法百度有很多文章）： from pathlib import Path
import json
analysis_root_dir = "D:\\analysis_data\json_file"
store_result="D:\\analysis
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2023-05-31 21:56:00
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python深度优先与广度优先的遍历算法区别深度优先，dfs，简单地说是从头走到叶子节点，再返回上一个节点的操作。通常借助递归来实现。 广度优先，bfs，按照离根节点的距离为依据进行搜索。通常用队列+循环来实现。Python怎么实现广度优先遍历print dir(list) from util import Queue queue=Queue() result_list=[] tree_list
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2024-02-02 06:51:03
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