每一层的 宽度 被定义为该层最左和最右的非空节点（即，两个端点）之间的长度。将这个二叉树视作与满二叉树结构相同，两端点间会出现一些延伸到这一层的 null 节点，这些 null 节点也计入长度。
之前做数据仓库的运维，上线部署时需要处理很多任务的依赖关系，所谓任务，就是一个一个 shell 脚本或者存储过程等批处理任务，他们之间是有依赖关系的，由于数据仓库的任务超级多，约 3000 多个任务，这么多的任务是无法使用一张有向无环图来表示，因此依赖关系除了使用直观的有向连线来配置，还使用了隐藏式的配置，就是依赖关系无法使用有向线条来直观的看到。
广度优先搜索(breadth-first search)和深度优先搜索(depth-first search)是两种探索图/树中顶点的思路。这两种搜索方式可以用来查找图中某个指定的顶点，也可以用来对图中顶点进行遍历。
给定一个二叉树的根 root 和两个整数 val 和 depth ，在给定的深度 depth 处添加一个值为 val 的节点行。
作为前端，我们会用很多编译工具：typescript compiler、babel、eslint、postcss 等等，它们的 AST 不尽相同，但 AST 的遍历算法有且只有一种，不信我们慢慢来理一下。
OPIC，是Online Page Importance Computation的缩写，是一种改进的PageRank算法
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 lodash里的cloneDeep函数可以用来解决深拷贝的场景，但你有没有思考过lodash里的cloneDeep函数是如何实现的呢？ 虽然我们可以直接使用lodash，但是学习深拷贝函数的实现原理仍然是非常有意义的，深拷贝也是一道非常经典的前端面试题，其可以考察面试者的很多方面，比如基本功、代码能力、逻辑能力。 深拷贝看似简单，但要想实现一个完美的深拷贝却并不容易，通过笔者的面试考察经验来看 ，只有 50%的人能够实现基础版本，能实现完美版本的竟然不到
在数据结构和算法的世界中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种基本且常用的图遍历算法。它们在解决许多实际问题中扮演着重要角色。本文旨在深入探讨这两种算法的原理，并分析它们之间的区别。
在 Android 下，UI 的布局结构，对标到数据结构中，本质就是一个由 View 和 ViewGroup 组成的多叉树结构。其中 View 只能作为叶子节点，而 ViewGroup 是可以存在子节点的。
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。
最近，为了提高团队成员技术水平，考察了大家源码阅读情况。作为第一期任务，选择了spring框架，范围是spring-beans，spring-context，spring-core，以及spring-web。考核方式为：了解spring框架作用、核心概念，并选择感觉最重要的几个类进行详细阐述。
本文介绍了有向无环图（DAG）的相关概念和应用，包括弹性分布式数据集（RDD）和DAG图理论。文章还通过一个例子说明了DAG图的应用，并介绍了如何检测有向图是否存在环路。最后，文章展望了DAG图在机器学习领域的应用前景。"，"label":"技术社区
算法和数据结构是计算机科学中的核心概念，它们贯穿了软件开发的方方面面。在本文中，我们将深入探讨一些重要的算法和数据结构，包括排序、双指针、查找、分治、动态规划、递归、回溯、贪心、位运算、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）以及图算法。通过理解这些概念和技巧，您将能够更好地解决各种计算问题，提高编程技能，并准备好面对编程挑战。
开发一种将单张照片变成可信视频的方法一直是该领域的一个挑战。华盛顿大学和 Facebook 的研究人员使用深度学习将静止图像转换为逼真的动画循环视频。
01 — Spark背景介绍 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，中文翻译弹性分布式数据集，是一个容错的、
按照上述深度优先遍历的过程，以每个节点第一次被访问（v[x] 被赋值为 1 时）的顺序
深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 依赖前向传播和反向传播获得显著的图像去噪性能。但如何通过 CNNs 获取有效的结构信息解决复杂场景的图像去噪问题是关键。作者们提出了一种交叉 Transformer 去噪卷积神经网络 (Cross Transformer denoising CNN, CTNet)用于获得复杂场景下清晰图像。
图的遍历和树的遍历类似，我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历（Traverse Graph)。 图的遍历方法一般有两种，第一种是我们在前面讲过的《深度优先遍历（Depth First Search)》,也有称为深度优先搜索，简称为DFS。第二种是广度优先遍历（Breadth First Search)，也有称为广度优先搜索，简称为BFS。我们在《队列与广度优先搜索》中已经较为详细地讲述了广度优先搜索的策略，这里不再赘述。如果说图的深度优先遍历类
其实我们之前学过的二叉树的层序遍历就是一种广度优先遍历，要借助一个队列来搞，下面对图的广度优先遍历也是一样
搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点， 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息， 图的搜索技术是图算法邻域的核心。
为了方便读者查看简洁的DFS和BFS逻辑，这里把树的基本结构统一抽取出来且不讨论树的实现
在上一篇文章中，我们学习完了图的相关的存储结构，也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了，那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦，也就是算法的部分。不管是图还是树，遍历都是很重要的部分，今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源：toutiao.com/i6815906868183958027 一、FastJson为何 二、真的很快吗？ 三、FastJson并没有那么流行 四、弃坑fastjson ---- 一、FastJson为何 首先抄录一段来自官网的介绍：FastJson是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将Java Bean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。 Fa
输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。
图就是由一些点与边组成，点之间是边，边两头有点，类似于我们所画的思维导图。根据点之间连接的边是否有具体指向区分为『有向图』和『无向图』。
无论是有向图还是无向图，主要的存储方式都有两种：邻接矩阵和邻接表。前者图的数据顺序存储结构，后者属于图的链接存储结构。
深度优先遍历就是当我们搜索一个树的分支时，遇到一个节点，我们会优先遍历它的子节点直到最后根节点为止，最后再遍历兄弟节点，从兄弟子节点寻找它的子节点，直到搜索到最后结果，然后结束。
【新智元导读】今天（美国加州当地时间29日），资深软件工程师 Heng-Tze Cheng 在 Google Research 发表博文，宣布谷歌研究所最新推出 Wide & Deep Learning，并将 TensorFlow API 开源，欢迎开发者使用这款最新的工具。新智元为大家提供全文翻译如下。 像行家一样学会规则，然后像艺术家一样破坏它们。 —— 毕加索 （文／Heng-Tze Cheng）人类大
在互联网浪潮下，“律兜”一直坚持发展创新，不断升级产品和服务，尤其是自开放其API接口，进行跨平台合作以来，“律兜”获得了前所未有的成绩，跻身于我国互联网法律行业的领先位置。 我国“互联网+法律”市场
强连通分量（Strongly Connected Component，SCC）指的是有向图中的一个最大子图，该子图内的任意两个顶点均可达。要找到所有的强连通分量，可以使用Tarjan算法。
在看了肥朝之前Dubbo源码解析系列的粉丝.出去面试一般都是上来一波操作猛如虎的源码分析,技惊四座!当然也有一些喜欢打我脸的粉丝做了如下反馈:
深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是图算法中的两个基本搜索算法，它们用于遍历和搜索图或树结构。这两种算法不仅在计算机科学中具有重要地位，还在现实世界的各种应用中发挥着关键作用。在本文中，我们将深入探讨 DFS 和 BFS 的高级应用，包括拓扑排序、连通性检测、最短路径问题等，并提供详细的代码示例和注释。
前几天给大家分享了网络爬虫中深度优先算法的介绍及其代码实现过程，没来得及上车的小伙伴们可以戳这篇文章——浅谈网络爬虫中深度优先算法和简单代码实现。今天小编给大家分享网络爬虫中广度优先算法的介绍及其代码实现过程。
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
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，用于在图中搜索目标节点或遍历图的所有节点。本篇博客将介绍 DFS 和 BFS 算法的基本概念，并通过实例代码演示它们的应用。
近几年深度学习的概念非常火，我们很幸运赶上并见证了这一波大潮的兴起。记得2012年之前提及深度学习，大部分人并不熟悉，而之后一段时间里，也有些人仍旧持怀疑的态度，觉得这一波浪潮或许与之前sparse coding类似，或许能持续火个两三年，但终究要被某个新技术新方法所取代，再后来，无论是学术界还是工业界，总有些研究者为自己没有在第一时间跟进这波浪潮感到后悔莫及。确实，从2012年AlexNet取得ImageNet的冠军开始，五年过去了，深度学习的方法仍旧占领着人工智能这片领域。 随着这波浪潮，有些人作为弄潮
各位观众，劳动节快乐。今天介绍一篇发表在Briefings in Bioinformatics，劳动节期间见刊的文章。
一、图的遍历 与树的遍历操作类同，图的遍历操作的定义是，访问途中的每个顶点且每个顶点之北访问一次。图的遍历方法有两种：一种是深度优先遍历，另一种是广度优先遍历。图的深度优先遍历类似于树的先根遍历，图的广度优先遍历类同于树的层序遍历。 图的遍历需要考虑的三个问题： (1)图的特点是没有首尾之分，所以算法的参数要指定访问的第一个顶点。 (2)因为对图的遍历路径有可能构成一个回路，从而造成死循环，所以算法设计要考虑遍历路径可能出现的死循环问题。 (3)一个顶点可能和若干个顶点都是邻接顶点，要使一个顶点的所有邻接顶点按照某种次序都被访问到。 二、连通图的深度优先遍历算法。 图的深度优先遍历算法是遍历时深度优先的算法，即在图的所有邻接顶点中，每次都在访问完当前节点后，首先访问当前顶点的第一个邻接顶点。 深度优先遍历算法可以设计成递归算法。对于连通图，从初始顶点出发一定存在路径和连通图中其它顶带相连，所以对于连通图来说，从初始顶点出发一定可以遍历该图。连通图的深度优先遍历递归算法如下。 (1)访问顶点v并标记顶点v已被访问。 (2)查找顶点v的第一个邻接顶点w. (3)若顶点v的邻接顶点w存在，则继续执行，否则算法结束。 (4)若顶点w尚未被访问，则深度优先遍历递归访问顶点w. (5)查找顶点v的w邻接顶点的下一个邻接顶点w,转到步骤(3). 上述递归算法属于回溯算法，当寻找顶点v的邻接顶点w成功时，继续进行；当寻找顶点v的邻接顶点w失败时,回溯到上一次递归调用的地方继续进行。 对于下图：
图已经成为一种强大的建模和捕获真实场景中的数据的手段，比如社交媒体网络、网页和链接，以及GPS中的位置和路线。如果您有一组相互关联的对象，那么您可以使用图来表示它们。
这两天在尝试用语雀＋ vuepress ＋ github 搭建个人博客。 小破站地址 ：王天的 web 进阶之路open in new window 语雀作为编辑器，发布文档推送 github，再自动打包部署，大概流程如下。
根据题目描述，需要获得层数最深的节点的和，那么既然涉及的是某一层，所以我们会首先想到采用广度优先算法来统计某一层中节点的总和。
既然这么有用，那我们怎么学习呢？我的建议是先把常见的数据结构学个大概，然后开始安装专题的形式突破算法。这篇文章就是给大家快速过一下一部分常见的数据结构。
图的基本概念中我们需要掌握的有这么几个概念：无向图、有向图、带权图；顶点（vertex）；边（edge）；度（degree）、出度、入度。下面我们就从无向图开始讲解这几个概念。
对于一个图而言，它的极大连通子图就是它的连通分量。如果包含G’的图只有G，那么G’就是G的极大连通子图。
本文主要讲解 数据结构中的图 结构，包括 深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树算法等，希望你们会喜欢。
各位小伙伴大家好，我是A哥。上篇文章 【Fastjson到了说再见的时候了】 A哥跟Fastjson说了拜拜，从本系列开始，我们将一起进入Jackson库的学习。当然喽说它是世界上最好的JSON库并非一家之言，是官网上它自己说的，我免责申明哈。
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