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  • C#如何遍历某个文件夹中的所有子文件和子文件夹(循环递归遍历多层),得到所有的文件名,存储在数组列表中

    首先是有一个已知的路径,现在要遍历该路径下的所有文件及文件夹,因此定义了一个列表,用于存放遍历到的文件名。递归遍历如下:将已知路径和列表数组作为参数传递, public void Director(string dir,List list) { DirectoryInfo d = new DirectoryInfo(dir); FileInfo directs = d.GetDirectories();文件夹 foreach (FileInfo f in files) { list.Add(f.Name);添加文件名到列表中} 获取子文件夹内的文件列表,递归遍历 foreach (DirectoryInfo dd in directs) { Director(dd.FullName, list); } }这样就得到了一个列表
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  • 非递归遍历树

    先序非递归遍历二叉树,中序非递归遍历二叉树,后序非递归遍历二叉树及双栈法。先序非递归遍历二叉树先序非递归遍历比较简单,感觉与DFS类似,根据先序遍历的规则根左右,先将根节点压入栈,然后遍历左子树,再遍历左子树的左子树,一头走到NULL,把每次遍历的左子树的根节点依次入栈并把当前结点数据打印出来最后为NULL,开始回溯,返回到前一结点(也就是当前结点的根节点),开始遍历右子树。依次类推。b; T->lchild = Creat(a+1,b,i); T->rchild = Creat(a+i+1,b+i+1,n-i-1); return T; } } return NULL;}先序非递归遍历=NULL) { s.push(p); coutrchild = Creat(a+i+1,b+i+1,n-i-1); return T; } } return NULL;}中序遍历非递归void travel_in
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  • 树的遍历--树的广度遍历(层次遍历),深度遍历(前序遍历,中序遍历,后序遍历的递归和非递归实现)

    递归很好理解就是非递归...debug几次,细心点就好了ps.广度遍历叫层次遍历,一层一层的来就简单了。= null) { visted(subTree); preOrder(subTree.leftChild); preOrder(subTree.rightChild); } } 前序遍历的非递归实现(层次遍历*****************); bt.levelIterator(bt.root); System.out.println(***非递归实现****(前序遍历)遍历*****************); bt.nonRecPreOrder(bt.root); System.out.println(***非递归实现****(中序遍历)遍历*****************); bt.nonRecInOrder(bt.root); System.out.println(***非递归实现****(后序遍历)遍历*****************); bt.noRecPostOrder(bt.root); }}
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  • linux 下用python 遍历文件夹

       我们需要遍历一个文件夹下面的所有 文件名,下面介绍下在Python中使用os.walk(路径)可以遍历某路径下的所有文件夹及文件。    usrbinpython# write by world77import osDirectory=raw_input(Please enter directory to traversal:)###提示输入想遍历的文件夹路径os.walk(Directory):        print root        for name in dirs:                print Directory:,name   #打印文件夹名
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  • 如何遍历文件夹下上亿文件而不栈溢出

    序:一个文件夹下面有很多层的小文件,如何算出这个文件夹下面有多少文件?递归遍历,简单暴力,递归在一般情况确实是比较方便的解决方案,但是当文件夹深度多深,递归的反复调用会导致方法一直无法释放,造成jvm的栈溢出。那我们该怎么办?当时我灵光一闪,因为当时我在温故数据结构的知识,我说这个文件夹的层次看着好呀嘛好眼熟,不就相当于一个树的结构,那我们学数据结构的时候是如何遍历节点的。有左递归,中递归,右递归,当然这就是上面的递归方法,不是我们要找的解决方案,那么该怎么办?看,角落里有我们经常忽视的层序遍历。层序遍历:层序遍历就是从所在树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,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。
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  • 如何遍历文件夹下上亿文件而不栈溢出

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  • 二叉树的非递归遍历(递归和非递归)

    对于二叉树,有前序、中序以及后序三种遍历方法。因为树的定义本身就是 递归定义,因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。而对于树的遍历若采用非递归的方法,就要采用栈去模拟实现。在三种遍历中, 前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现,非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。一.前序遍历   前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。 pre_order(root->rchild);          }    }      2.非递归实现     根据前序遍历访问的顺序,优先访问根结点,然后再分别访问左孩子和右孩子。的左孩子置为当前的P,然后对当前结点P再进行相同的处理;   2)若其左孩子为空,则取栈顶元素并进行出栈操作,访问该栈顶结点,然后将当前的P置为栈顶结点的右孩子;   3)直到P为NULL并且栈为空则遍历结束非递归中序遍历       后序遍历的非递归实现是三种遍历方式中最难的一种。
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  • 二叉树遍历总结(先序||中序||后序||按层遍历||之字遍历&&递归||非递归)

    先序遍历:8 6 5 7 10 9 11后序遍历:5 7 6 9 11 10 8中序遍历:5 6 7 8 9 10 11按层遍历:8 6 10 5 7 9 11之字遍历:8 10 6 5 7 9 11先序遍历递归node.value+ ); stack.push(node); node = node.left; } else { node = stack.pop(); node = node.right; } } }中序遍历递归; }else { TreeNode node1 = stack.pop(); System.out.print(node1.value+ ); node = node1.right; } } }后序遍历递归()非递归后序遍历 参考自https:blog.csdn.netzhuqiuhuiarticledetails51319165 public static void printBTBackUnrecursion= null)queue.add(node1.right); } }之字遍历非递归(需要两个栈,两个栈交替装入每一层的结点,一个栈先装左节点再装右节点,另一个栈先装右节点再装左节点)public static
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  • 二叉树的遍历——递归和非递归

    对于二叉树,有前序、中序以及后序三种遍历方法。因为树的定义本身就是 递归定义,因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。而对于树的遍历若采用非递归的方法,就要采用栈去模拟实现。在三种遍历中, 前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现,非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。一.前序遍历   前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。 );     前序遍历左子树         pre_order(root->rchild);    前序遍历右子树      }    }     2.非递归实现         根据前序遍历访问的顺序        后序遍历的非递归实现是三种遍历方式中最难的一种。若存在,则由x带回完整值并返回真,否则返回假该算法类似于前序遍历,若树为空则返回false结束递归,若树根结点的值就等于x的值,则把结点值赋给x后返回true结束递归,否则先向左子树查找,若找到则返回true
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  • 二叉树的遍历:先序中序后序遍历的递归与非递归实现及层序遍历

    6 PreOrderTraversal(BT->Left); 访问左儿子7 PreOrderTraversal(BT->Right); 访问右儿子8 }9 }  由递归代码可以看出,该递归为尾递归(尾递归即递归形式在函数末尾或者说在函数即将返回前尾递归的递归调用需要用栈存储调用的信息,当数据规模较大时容易越出栈空间。虽然现在大部分的编译器能够自动去除尾递归,但是即使如此,我们不妨自己去除。非递归先序遍历算法基本思路:使用堆栈  a.: 试设计一个非递归算法,按中根顺序遍历非线索二叉树,但不得用任何辅助栈。递归实现思路与中序遍历和先序遍历相似,代码如下:void PostOrderTraversal(BinTree BT){ if (BT) { PostOrderTraversal(BT->Left);前面三种遍历方式的非递归实现,我们是通过堆栈来保存。事实上也可以通过队列来保存。  
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  • 了解树遍历中的递归

    这个问题在这里已经有答案了 : 了解BST遍历的打印输出 (1个答案) 13小时前就关门了。 这个问题可能类似于 这一个 但这里有一些细微的差别。我想了解当有两个递归调用时,递归是如何工作的。考虑下面的树遍历进行预排序。 ​ 📷 ..。left nodeDone with right nodeDone with right nodeDone with right node 这是我的理解和问题: 因此,基本情况是当节点为None时,递归终止左边的递归首先发生,并在节点沿树向下移动时打印出节点。一旦它命中2的左侧节点,它就会终止。这在打印状态Done with left node“中显示。 右边的递归会接管。现在,右递归上升到4。 问:为什么代码在打印5之前打印Done with left node“,而不是再次打印2? 它怎么知道左边的节点已经完成了?你能解释一下递归使用的堆栈吗?或者任何其他方式。
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  • 使用java API进行zip递归压缩文件夹以及解压

    zipOut.write(bytes, 0, length); } fis.close(); } zipOut.close(); fos.close(); }}四、压缩目录下面的例子,我们将zipTest目录及该目录下的递归子目录文件(File childFile : children) { zipFile(childFile, fileName + + childFile.getName(), zipOut); } 如果当前递归对象是文件夹length = fis.read(bytes)) >= 0) { zipOut.write(bytes, 0, length); } fis.close(); }}要压缩子目录及其子目录文件,所以需要递归遍历每次遍历找到的是目录时每次遍历找到的是文件时,将其以字节码形式压缩到压缩包里面五、解压缩zip压缩包下面为大家举例讲解解压缩zip压缩包。在此示例中,我们将compressed.zip解压缩到名为unzipTest的新文件夹中。
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  • 递归遍历-LeetCode 124、112、113(递归遍历二叉树,回溯法)

    示例 1:输入: 1 2 3输出: 6解题思路: 我们从根节点开始递归,最大值的路径和可能出现在左子树,右子树以及包含根节点的左右子树三种情况。因此使用递归算法从根节点开始遍历,如果左右子树最大路径和大于0,则取出该路径的最大值,否则为零,也就是说如果大于零,则加上之后result是可以增加的!因此对result进行更新,同时递归函数也返回root->val + max(0, max(left, right))。解题思路:和上一题的思路一模一样,但这一题需要我们将中间遍历的节点值保存起来,因此需要一个tmp数组来保存我们遍历过的节点!这里面需要注意的一点就是回溯法的使用,当修改了一个状态之后,递归结束后,需要把这个状态重新置为之前的状态。比如tmp中push_back了一个值,当递归结束进行回溯阶段,需要pop_back()。
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  • 二叉树的前、中、后遍历(递归非递归)

    二叉树的前序遍历访问根结点,先序遍历左子树,先序遍历右子树遍历基本步骤为先根结点,然后左子树,然后右子树, 需要注意的是这个遍历需要类似于递归,在访问完A以后,需要去访问B,这时,需要把B当做一个根结点后选遍历为先遍历左子树,若其节点有左子树,则会往下递归找到最后一个左子树开始,然后遍历右子树,如果右子树有子节点,将会按照前面的方法进行遍历。?(递归遍历)存储结构class Node { public Node left; public Node right; public String data; public Node(String data) { this.left = null; this.right = null; this.data = data; } }二叉树的前序遍历(递归) public void preOrder(Node= null) { System.out.print(node.data); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } }二叉树的中序遍历(递归) public
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  • 二叉树遍历基础 -- 递归与非递归的实现方法

    不过该篇文章的主要内容是关于二叉树的三种遍历(前序、中序、后序)不同的实现方式(递归与非递归)。 首先,我觉得很有必要去彻底理解一下递归。 (1)递归的主体大概分两部分:递归停止的条件、递归内容。(3)递归又分为单递归与多递归(二叉树的三种遍历递归方法均用到了双递归!) 根据上面的三点,举个例子先。 假设当x=0时,F(x)=1;否则F(x)=F(n-1)*n。二叉树的三种遍历:前序(根左右)、中序(左根右)、后序(左右根)? 首先看三种遍历的递归实现方法。(特点:代码清晰,量少,但不易理解) (1)前序遍历 public TreeNode PreOrder(TreeNode pRoot) { 递归终止条件 if (pRoot !非递归下如何实现三种遍历。
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  • 二叉树的非递归遍历

                                                                二叉树的非递归遍历         二叉树是一种非常重要的数据结构,很多其它数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的对于二叉树,有前序、中序以及后序三种遍历方法。因为树的定义本身就是递归定义,因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。而对于树的遍历若采用非递归的方法,就要采用栈去模拟实现。在三种遍历中,前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现,非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。一.前序遍历   前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。  1.递归实现void preOrder1(BinTree *root) 递归前序遍历 {if(root!=NULL) s.push(cur->lchild); } } } 四.整个程序完整的代码*二叉树的遍历* 2011.8.25* #include #include#include using namespace
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  • python遍历文件夹os.path与pathlib

    首先我们来一个需求,这个函数接受文件夹的名称作为输入参数,返回该文件夹中文件的路径,以及其包含文件夹中文件的路径。print(str(config_dir))从这里可以看出pathlib更加简化config.files = config_dir.rglob(*.json)正则匹配文件Path.iterdir()  #遍历目录的子目录或者文件, 类似os.chmod()Path.expanduser()  #展开~返回完整路径对象Path.mkdir()  #创建目录Path.rename()  #重命名路径Path.rglob()  #递归遍历所有子目录的文件
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  • 433. 岛屿的个数遍历加递归

    样例 在矩阵:, , , , ]中有 3 个岛.遍历加递归这个问题是图像处理中经常要用到的一个问题,即找连通域,用递归做起来其实还算比较简单,主要的思路就是:遍历到一个1时,把1周围的所有1都置零,这种置零是4邻域(题目中说只考虑上下左右相邻),而且应该是个递归的,也就是说一直置零到周围没有1为止,每进行一次这样的递归,就要进行一次计数,知道遍历完整个矩阵。需要注意的一个细节我注释了,递归终止条件应该是出界。
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  • 聊聊二叉树的遍历(递归和非递归)

    满二叉搜索树 二叉树的遍历?二叉树的遍历有三种方式:先序遍历,中序遍历,后序遍历。思路很简单,这里面说的顺序的序是指每个子树根节点的遍历(打印)顺序。不懂的话可以看上图,红色的点表示该节点打印,下方为遍历得到的打印顺序。接下来我们以这个图为例进行Coding,用代码来实现这三种遍历方式:?递归版本(先、中、后序) 递归版的遍历算法很简单了,我们只需要改变打印次序就好了,也没有什么可讲的!递归版 先序遍历void printPreorder1(TreeNode* head){ if (head == nullptr){ return; } cout value left); printPreorder1(head->right);} 中序遍历void printInorder1(TreeNode* head){ if (head == nullptr){ return; } printInorder1
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  • 使用 Python 实现文件递归遍历的

    今天有个脚本需要遍历获取某指定文件夹下面的所有文件,我记得很早前也实现过文件遍历和目录遍历的功能,于是找来看一看,嘿,不看不知道,看了吓一跳,原来之前我竟然用了这么搓的实现。先发出来看看:def getallfiles(dir):遍历获取指定文件夹下面所有文件 if os.path.isdir(dir): filelist = os.listdir(dir) for retfilename = dir + + ret if os.path.isfile(filename): print filename def getalldirfiles(dir, basedir):遍历获取所有子文件夹下面所有文件网上一搜一大把,原来有一个现成的 os.walk() 函数可以用来处理文件(夹)的遍历,这样优化下就更简单了。,而 walk 则是先输出顶级文件夹,然后是顶级文件,再输出第二级文件夹,以及第二级文件,以此类推,具体大家可以把上面脚本拷贝后自行验证。
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