图是由一组节点和连接这些节点的边组成的数据结构。图可以用于表示现实世界中的各种关系和网络。
图的遍历是计算机科学中的一项重要任务,用于查找和访问图中的所有节点。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。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现,并通过实例演示每一行代码的运行过程。
小猿会从最基础的面试题开始,每天一题。如果参考答案不够好,或者有错误的话,麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论,大家是要一起学习的 。
深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到,本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。 一、网站的树结构 1.1、一个网站的url结构图 以知乎为例,知乎目前有发现、话题、Live、书店、圆桌、专栏主要的6个tab页。每个网站的url都是有一定的层次,如下图:发现explore、话题topic、Live lives、书店pub、圆桌roundtable、专栏zhuanlan都是在主域名zhihu的下一级,而具体的Live在zhuhu.com/lives/770340328338104320,内容又在话
最近有些偷懒,距离上次更新也有两个星期了,原因我也很清楚,就是又开始有些迷茫了,购买了不少课程,仍不能减轻内心的焦虑。焦虑的原因还是想得太多,做得太少,总想一口吃个胖子,而实际上,学习是有滞后性的,而且因人而异,因此学习时不应报着是否有用无用的功利心态,书到用时方恨少,学习重在积累,你学习到的知识可能短期内用不到,但说不定未来某天某个时机,或者眼界的提升都有助于未来的选择和发展,这样想,内心平静了许多。其实脚踏实地的去干就行了,空想无用,不如学也。
广度优先搜索(Breadth-First Search,BFS)是一种用于遍历或搜索树、图等数据结构的算法。在BFS中,我们从起始节点开始,首先访问起始节点,然后逐层访问该节点的邻居节点,直到访问完当前层的所有节点,再按照层次顺序逐层访问下一层的节点。在本文中,我们将详细讨论BFS的原理,并提供Python代码实现。
以后尽量每天更新一篇,也是自己的一个学习打卡!加油!今天给大家分享的是,Python里深度/广度优先算法介绍及实现。
昨天看过了简单题汇聚的深度优先搜索专题,今天来体验下简单级别的广度优先搜索专题。老样子,先熟悉下术语概念:
从实现的角度考虑,深度优先遍历可以采用递归,而广度优先就需要借助于先进先出的数据结构来实现了。
二叉树的两种遍历是数据结构的经典考察题目, 广度遍历考察队列结构, 深度遍历考察递归 二叉树 深度优先 先序遍历(父, 左子, 右子) 0, 1, 3, 7, 8, 4, 9, 2,
阅读文本大概需要 6 分钟 写在前面 这两天咨询了下各位读者的意见,建议是在每一次分享时可以分享一些对应的练习题,之前也这样做过,慢慢地就消失了。所以之后会尽量给大家找一些对应的练习题,如果大家有好的练习题也可以告诉我一下。 今天要学习的内容是关于栈和队列的简单介绍,之后分别用递归函数、栈、队列对自己的目录文件进行深度遍历与广度遍历。 栈的介绍1 栈是一种特殊的线性表。其特殊性在于限定插入和删除数据元素的操作只能在线性表的一端进行,如同封底的容器一般,特点是先进后出。 # 模拟栈结构,先进后出 stac
图是一种非常灵活且强大的数据结构,它由节点(顶点)和边组成,用于表示对象之间的关系。在本文中,我们将深入讲解Python中的图,包括图的基本概念、表示方法、遍历算法以及一些实际应用。我们将使用代码示例演示图的操作和应用。
你通过遍历来使⽤它们,要么⽤⼀个“for”循环,要么将它们传递给任意可以进⾏迭代的函数和结构。
广度优先搜索(BFS)是一种用于图或树的遍历算法,它从起始节点开始逐层地探索,先访问距离起始节点最近的节点,然后再逐渐扩展到距离更远的节点。
根据题意,这题自然而然的优先使用「贪心」算法,刚好可以巩固一下昨天所学的 【算法题解】 Day5 贪心;
队列:满足特点 --> 先进先出,类似于我们生活中的买票、安检 【注意】 对于队列而言:python中有为其封装特定的函数,在collections模块中的deque函数就可以获取一个队列对象; 操作步骤: 步骤一:导入collections模块 步骤二:collections.deque() --> 返回队列对象 步骤三:使用队列对象调用其存和取的函数,完成需求 演示队列存取数据的特点:先进先出
刷Leetcode,需要知道一定的算法模板,本次先总结下二叉树的递归和非递归的遍历算法模板。
前几天我在 B 站录制《Python 基础教程》(第 3 版)演示视频,我说到 Python 一个子类同时继承多个父类的时候,如果多个父类有同名方法,子类应该调用哪一个父类的同名方法,这取决于子类查找多个父类的方法的顺序,我们把这个顺序称之为方法解析顺序(MRO),MRO 的实现算法非常的复杂,效果也很好,虽然书上说不需要为此担心,但是还是需要讲一下这个顺序,不然可能会得不到你想要的结果。
The first step to accepting yourself is to stop comparing yourself to others.
标准库函数os.listdir()是在文件操作和文件遍历时常用的函数之一,用来获取指定文件夹中的所有文件和子文件夹名称组成的列表,完整语法为:
2.有些树的每个节点的子节点之间可以是无序的,两个子节点之间甚至可以交换位置。而(有序)二叉树中,每个节点的子节点之间需要区分是左子节点还是右子节点,即使整棵树就两个节点。
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。
其实就是一个权重矩阵,用 1 代表两个结点有连接,0 表示没有连接,这样的表示方式通俗易懂,特别适合稠密图,也就是大多数结点是亮亮连接的情况。
下图是《Python程序设计开发宝典》第330页例12-7的代码,本意是使用多线程技术进行文件复制,重点演示嵌套函数定义、多线程编程技术以及队列在多线程同步时的用法。
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。
二叉树算法python实现: 1.添加节点 2.广度优先遍历 3.深度优先遍历:先序遍历,中序遍历,后序遍历
给你一个二叉树,请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。(即逐层地,从左到右访问所有节点)。
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。
数学中有一个重要概念,就是抽象。由数学开始发展的计算机科学,自然也离不开抽象。计算机语言、编程范式都为抽象提供了工具,函数、回调、泛型、算子、类……
假设第1个杯子的容量是A升,第2个杯子的容量B升,两个杯子一开始都为空,现在有以下三种操作:
对二叉树进行遍历(traversal)是指依次对树中每个节点进行访问,在遍历的过程中实现需要的业务。
在树的种类中,有这样一类树,它每个节点下面有两个新的左右节点(一般称为该节点的左右子树),且每个节点的子树有左右之分不能颠倒,这样的树叫做二叉树。接下来就用python来实现二叉树。
0x00 前言 为什么要把数据获取、爬虫放在一起来聊呢? 居士是想成为一名数据科学家的!数据科学家就要具备很多的技能,什么统计学、数据挖掘、数据仓库、大数据计算、数据可视化等等。 但是,首先我们要有数据,没有数据我们玩什么?想要玩数据,我们就要来聊一下数据获取,数据获取有很多途径,爬虫算是其中最自力更生的技能了,而实现爬虫又和图论的知识有很深的联系,因此在聊得时候还要顺便聊一下图论。 0x01 数据获取 我们站在个人的角度看一下数据获取,我们会有几个比较简单的数据获取途径: 公司提供的数据 网上下载的免费数
图是一种由节点(顶点)和边组成的数据结构,用于表示不同元素之间的关系。图论算法旨在解决与图相关的问题,例如路径查找、最短路径、最小生成树等。在本文中,我们将深入讲解Python中的图论算法,包括图的表示、常见算法、应用场景,并使用代码示例演示图论算法的操作。
两个整数的汉明距离是指其二进制不相等的位的个数。 给定两个整数x和y,计算汉明距离。 注意: 0 ≤ x, y < 2^31.
•搜索:精准预测下一步操作后,黑色方块将到达什么位置;并再次精准预测在这个位置进行操作后,黑色方块将到达什么位置...直到触发终止条件,即找到最终得分的路径;•广度优先:假设黑色方块有两个动作可以选择:A与B,那么黑色方块做出“选择A后应该到达的位置”的预测后,不继续接着这条路径预测;而是去预测在初始状态下“选择B后应该到达的位置”。具体原理如下图。
数据结构和算法是计算机科学的两个核心概念,它们在计算机程序的设计和性能优化中起着至关重要的作用。理解数据结构和算法如何融合到实际应用中,可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。本文将深入探讨数据结构和算法的奥秘,介绍它们在实际应用中的应用,并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一主题。
权重(Weight):边上可以附带的权重大小,用来表示从一个顶点到另一个顶点的成本。
但它与 “二分查找” 、 “线性查找” 等 “查找问题” 不同的是,“搜索问题” 完成一件事情有可能多种方法,而每一种方法又有多个步骤,回溯算法就是在不断尝试,以得到待求问题的全部的解。
给定一个二叉树,返回其节点值自底向上的层序遍历。 (即按从叶子节点所在层到根节点所在的层,逐层从左向右遍历)
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。
这个抽象类中的方法必须在子类中实现才能调用,不然会产生NotImplementedError(‘must be implemented by subclass’)的异常
具体地采集一个一个的数据的确让人产生成就感,然而这些教程却都忽略了爬虫最核心的逻辑抽象,也就是「爬虫应该采取什么样的策略遍历网页」。其实也很简单,只需要两个队列和一个集合,Scrapy 等框架拆开来看也是如此,本文参照 Scrapy 实现一个最基础的通用爬虫。
图的搜索可以分为uninformed搜索和informed搜索,两者的区别是前者是的搜索是盲目的,它不知道目标节点在哪,而后者是启发式的搜索。
在手动的人工功能中去测试相关的链接是否正常。判断网页中属于链接的部分,点击并观察链接目标的正确性。
深度优先算法的本质是回溯算法,多数是应用在树上,一个比较典型的应用就是二叉树的中序遍历。
说道二叉树,大家对于二叉树其实都很熟悉了,本文呢我也不想教科书式的把二叉树的基础内容在啰嗦一遍,所以一下我讲的都是一些比较重点的内容。
上次用python代码实现了二叉树,这次将会实现二叉树的几种遍历方法,来更好的解析二叉树的结构特点。分别是一种广度遍历(上篇博客已经提到),和三种深度遍历方法:先序遍历,中序遍历,后序遍历。
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