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遍历

前序遍历 前序遍历(DLR),是二叉树遍历的一种,也叫做先根遍历、先序遍历、前序周游,可记做根左右。前序遍历首先访问根结点然后遍历左子树,最后遍历右子树。...(2)前序遍历左子树。 (3)前序遍历右子树 。 ? 前序遍历 需要注意的是:遍历左右子树时仍然采用前序遍历方法。...如右图所示二叉树 前序遍历结果:ABDECF 已知后序遍历和中序遍历,就能确定前序遍历。 中序遍历 中序遍历(LDR)是二叉树遍历的一种,也叫做中根遍历、中序周游。...在二叉树中,中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。 中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。...后序遍历首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根结点,在遍历左、右子树时,仍然先遍历左子树,然后遍历右子树,最后遍历根结点。

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图的遍历 --- 深度优先遍历

在讲深度优先遍历之前,先来回顾一下图这种数据结构。 1. 是什么? 图,也是一种数据结构,其节点可以具有零个或者多个相邻元素,两个节点之间的连接称为边,节点也称为顶点,图表示的是多对多的关系。 ?...无向图的遍历: (1). 遍历分类: 图的遍历分为两种: 深度优先:depth first search,简称DFS。...类似于二叉树的层序遍历,具体的本文不做介绍。 (2). 深度优先算法步骤: 以开篇中的图为例: 访问A,并将A标记为已访问; 找到A的第一个未被访问邻接顶点,怎么找?...看矩阵: A B C D E F G H A[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] 第一个1对应的是B,所以A的第一个邻接顶点是B,所以第二个遍历出来的是B,并且标记B为已访问...比如我要找A的第一个邻接顶点,那就遍历A所在的那一行,找到第一个1出现位置的索引,该索引对应的就是A的第一个邻接顶点。

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图的遍历 --- 广度优先遍历

广度优先遍历思路: 还是以之前深度优先遍历的图为例,如下: A B C D E F G H A[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] B[1, 0, 1, 0, 0, 0,...1, 0] F[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0] G[0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0] H[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0] 所谓广度优先,就类似二叉树的层序遍历...所在行所有未被访问过的1对应的顶点,发现没有; 接着搞A的第三个邻接顶点H所在的行,输出H所在行所有未被访问过的1对应的顶点,即D; A所在的行搞完了,就搞B、D、E……H所在的行,重复上面的操作,最终的遍历结果是...vertex的索引 int vertexIndex = vertexList.indexOf(vertex); // 从(priorVertexIndex + 1)开始遍历二维数组的第...(currentVertex, neighborVetex); } } } } /** * 广度优先遍历

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Python深度遍历、广度遍历、递归函数遍历目录【详细讲解】

Python通过os模块可以实现对文件或者目录的遍历,这里想实现这样的效果有三种方法,分别是递归函数遍历目录,栈深度遍历和队列广度遍历。下面就通过这三种方法来演练一下。...通过以下目录结构来演示 图片1.png 1.递归函数遍历目录 import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\python知识总结\1.python自学网...(path, sp=''):     flist = os.listdir(path) # print(flist)     sp += '\t' for f in flist: # 遍历目录...import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\python知识总结\1.python自学网-基础教程-视频源码\aaa' # 栈结构遍历又可以看做深度遍历...= 0: # 数据出队         dpath = queue.popleft() # 遍历目录中所有目录和文件,是目录继续遍历,不是目录打印出来         flist

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二叉树的先序遍历 中序遍历 后序遍历 层序遍历

也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是(2^k) -1 ,则它就是满二叉树 二叉树的遍历 先序遍历 :先遍历根节点,再遍历左节点,最后遍历右节点 中序遍历 :先遍历左节点,再遍历根节点,最后遍历右节点...后序遍历 :先遍历左节点,再遍历右节点,最后遍历根节点 层序遍历 : 自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历 遍历方法的实现 先建立一棵树 用代码建立以上树 class Node...: //先序遍历 public static void preOrder(Node root){ if (root == null){ return;...//后序遍历 public static void postOrder(Node root){ if (root == null){ return;...//层序遍历 public void levelOrder(TreeNode root){ //不能使用递归 //可以借助一个队列来完成

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图的深度遍历和广度遍历

理论部分 图的深度遍历和广度遍历都不算很难像极了二叉树的前序遍历和层序遍历,如下面的图,可以用右边的邻接矩阵进行表示,假设以顶点0开始对整幅图进行遍历的话,两种遍历方式的思想如下: 1....,所以再回到0,结束这次遍历过程 但是这时候还有一个2没有遍历啊,该怎么办呢?...之前我们是直接就默认从0开始进行往下遍历了,但是从0开始遍历没有一条路可以走到2,为了避免这种情况,我们必须得从每一个顶点开始遍历,这样才能避免漏掉这种只出不进的顶点 于是深度优先遍历得到的遍历结果应为...:0 1 5 4 3 2 2.广度优先遍历(broadFirstSearch—BFS) 广度遍历我觉得理解起来更简单,就是一层一层的进行遍历,比如说以0顶点开始,0往下指向1,3,4,遍历的时候就先遍历...0,然后再遍历它下一层的1,3,4------>然后分别遍历1,3,4的下一层---->而1,3,4只有1有下一层,则遍历1的下一层5,同理最后遍历2 即广度优先遍历得到的遍历结果应为:0 1 3 4

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深度优先遍历和广度优先遍历

深度优先遍历和广度优先遍历 什么是 深度/广度 优先遍历?...深度优先遍历简称DFS(Depth First Search),广度优先遍历简称BFS(Breadth First Search),它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。 这两种遍历方式有什么不同呢?...深度优先遍历 首先说说深度优先遍历的实现过程。这里所说的回溯是什么意思呢?回溯顾名思义,就是自后向前,追溯曾经走过的路径。...仍然以刚才的图为例,按照广度优先遍历的思想,我们首先遍历顶点0,然后遍历了邻近顶点1、2、3、4: 接下来我们要遍历更外围的顶点,可是如何找到这些更外围的顶点呢?...我们需要把刚才遍历过的顶点1、2、3、4按顺序重新回顾一遍,从顶点1发现邻近的顶点7、9;从顶点3发现邻近的顶点5、6。 像这样把遍历过的顶点按照之前的遍历顺序重新回顾,就叫做重放。

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二叉树前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历的直观理解

一棵二叉树由根结点、左子树和右子树三部分组成,若规定 D、L、R 分别代表遍历根结点、遍历左子树、遍历右子树,则二叉树的遍历方式有 6 种:DLR、DRL、LDR、LRD、RDL、RLD。...由于先遍历左子树和先遍历右子树在算法设计上没有本质区别,所以,只讨论三种方式: DLR–前序遍历(根在前,从左往右,一棵树的根永远在左子树前面,左子树又永远在右子树前面 ) LDR–中序遍历(根在中,从左往右...比如对于下面三个图,对于整棵树而言,A是根,A分别在最前面、中间、后面被遍历到。...中序遍历(LDR) 后序遍历(LRD) 2....层序遍历 层序遍历嘛,就是按层,从上到下,从左到右遍历,这个没啥好说的。 参考 1.

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