自己用JS实现了 广度优先遍历 第一种用了数组的高阶函数,看起来有些复杂.然后思索着从可读性上优化了一下,孰优孰劣以后分析. var list = [{ id: "ab", children: [{ id: "ab1", children: [{ id: "ab11", children: [] }] },{ id: "ab2", children: [] }, { id: "cd", children:

数据结构实验图论一:基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历 Time Limit: 1000MS Memory limit: 65536K 题目描述 给定一个无向连通图,顶点编号从0到n-1,用广度优先搜索(BFS)遍历,输出从某个顶点出发的遍历序列.(同一个结点的同层邻接点,节点编号小的优先遍历) 输入 输入第一行为整数n(0< n <100),表示数据的组数. 对于每组数据,第一行是三个整数k,m,t(0<k<100,0<m<(k-1)*k/2,0< t<k),

深度优先与广度优先的定义 首先我们先要知道什么是深度优先什么是广度优先. 深度优先遍历是指从某个顶点出发,首先访问这个顶点,然后找出刚访问这个结点的第一个未被访问的邻结点,然后再以此邻结点为顶点,继续找它的下一个顶点进行访问.重复此步骤,直至所有结点都被访问完为止. 广度优先遍历是从某个顶点出发,首先访问这个顶点,然后找出刚访问这个结点所有未被访问的邻结点,访问完后再访问这些结点中第一个邻结点的所有结点,重复此方法,直到所有结点都被访问完为止. 代码实现 以下代码针对树的遍历实现,可能根据实际情

深度优先遍历和广度优先遍历 什么是深度优先和广度优先 其实简单来说 深度优先就是自上而下的遍历搜索 广度优先则是逐层遍历, 如下图所示 1.深度优先 2.广度优先 两者的区别 对于算法来说 无非就是时间换空间 空间换时间 深度优先不需要记住所有的节点, 所以占用空间小, 而广度优先需要先记录所有的节点占用空间大 深度优先有回溯的操作(没有路走了需要回头)所以相对而言时间会长一点 深度优先采用的是堆栈的形式, 即先进后出广度优先则采用的是队列的形式, 即先进先出 具体代码 const data =

广度优先遍历 广度优先遍历是非经常见和普遍的一种图的遍历方法了,除了BFS还有DFS也就是深度优先遍历方法.我在我下一篇博客里面会写. 遍历过程 相信每一个看这篇博客的人,都能看懂邻接链表存储图. 不懂的人.请先学下图的存储方法.在我的之前博客里. 传送门:图表示方法 然后我们如果有一个图例如以下: 节点1->3->NULL 节点2->NULL 节点3->2->4->NULL 节点4->1->2->NULL 这样我们已经知道这是一个什么图了. 如果我们

数据结构可以说是编程的内功心法,掌握好数据结构真的非常重要.目前基本上流行的数据结构都是c和c++版本的,我最近在学习python,尝试着用python实现了二叉树的基本操作.写下一篇博文,总结一下,希望能够对其他好伙伴带来一点借鉴价值~~ 温馨提示:学习算法要先懂思想,后学代码.思想学会才是自己的.背下来代码,容易忘. 代码捉襟见肘,欢迎批评指正 ^.^先谈一下二叉树:二叉树是常用的存储数据的方式.除了根节点之外,每个节点都有一个父节点,最多有两个子节点,左孩子和右孩子对于二叉树有如下操作:

105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 (没思路,典型记住思路好做) 根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树. 注意:你可以假设树中没有重复的元素. 例如,给出 前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7] 中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7] 返回如下的二叉树: 3 / \ 9 20 / \ 15 7 链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/0ee054a8767c4a6c96ddab65e08688f4来

一.基本思想 1)从图中的某个顶点V出发访问并记录: 2)依次访问V的所有邻接顶点: 3)分别从这些邻接点出发,依次访问它们的未被访问过的邻接点,直到图中所有已被访问过的顶点的邻接点都被访问到. 4)重复第3步,直到图中所有顶点都被访问完为止.   二.图的存储结构

深度优先搜索算法(Depth First Search),是搜索算法的一种.是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支. 当节点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点.这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止. 如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止. 如右图所示的二叉树: A 是第一个访问的,然后顺序是 B.D,然后是 E.接着再是 C.F.G. 那么,怎么样才能来保证这个访问的顺序

上篇介绍了自写js判断的前三项,本篇博客介绍第四步,关于触发课程代码文本框的离开事件后,判断一整列的课程代码之间是否有重复的值. 此问题可以提取为判断一个数组里是否有重复值,重复值是什么. 第四步→判断界面唯一性,获取各行code值. 通过观察,主从表下每一行的课程代码文本框都有一个数组样式的name属性,如:name="courseList[#index#].code"  查看代码可知,每一行的课程代码都有不同的name,那么怎么获取这些不同name的对象数组呢? 通过反复试验,我最

剑指offer---2.二叉搜索树的后序遍历序列 一.总结 一句话总结: 输入一个整数数组,判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果.如果是则输出Yes,否则输出No.假设输入的数组的任意两个数字都互不相同. 认真看题:注意题目中是二叉搜索树,二叉搜索树就有二叉搜索树的那些规律 1.二叉搜索树的后序遍历序列 的解题思路是什么? BST的后序序列的合法序列是,对于一个序列S,最后一个元素是x (也就是根),如果去掉最后一个元素的序列为T,那么T满足:T可以分成两段,前一段(左子树)小于x,后一

写在前面 图的存储结构有两种:一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法. 另一种是基于链表的的邻接表表示法. 在邻接矩阵中,可以如下表示顶点和边连接关系: 说明: 将顶点对应为下标,根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1,表示两个顶点向联接. 图示表示的是无向图的邻接矩阵,从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称. 我们在下面将要讨论的是下图的两种遍历方法(基于矩阵的): 我们已经说明了我们要用到的是邻接矩阵表示法,那么我首先要来构造图: 1.深度优先遍历算法 分析深度优先遍历 从图的某个顶点出发,

参考网址:图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS) - 51CTO.COM 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. 本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历,广度优先遍历,相信大家看了肯定会有收获. 深度优先遍历,广度优先遍历简介 习题演练 DFS,BFS

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 递归 日期 题目地址:https://leetcode.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/description/ 题目描述 Given preorder and inorder traversal of a tree, construct t

题目一 剑指 Offer 32 - I. 从上到下打印二叉树 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/cong-shang-dao-xia-da-yin-er-cha-shu-lcof/ 1.描述 从上到下打印出二叉树的每个节点,同一层的节点按照从左到右的顺序打印. 2.示例 示例 1: 给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回: [3,9,20,15,7] 解法一

到 0 的权是 91 到 2 的权是 31 到 3 的权是 61 到 4 的权是 7 2 到 0 的权是 22 到 3 的权是 5 3 到 0 的权是 33 到 4 的权是 1 4 到 2 的权是 2 0 到 4 的权是 6 遍历思路:线性数组存放着[v0,v1,v2,v3,v4]从0号元素开始 i=0:打印出v0,0入队0出队,去查找v0的邻接表,找到了v4打印出v4,4入队4出队,去查找v4的邻接表,找到了v2打印出v2,2入队2出队,去查找v2的邻接表,找到了v0,v3,因为v0是已访问过

一.题目:二叉搜索树的后序遍历序列 题目:输入一个整数数组,判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果.如果是则返回true,否则返回false.假设输入的数组的任意两个数字都互不相同. 例如在下面的一颗二叉搜索树中,输入数组{5,7,6,9,11,10,8},则返回true,因为这个整数序列是下图二叉搜索树的后序遍历结果.如果输入的数组是{7,4,6,5},由于没有哪棵二叉搜索树的后序遍历的结果是这个序列,因此返回false. 二.解题思路 2.1 核心步骤 在后序遍历得到的序列中,最后一个

昨天在网上看到了一篇文章说程序员写不过35这种说法,但事实上,确实并不能每个人都像我一样,在写JS中找到乐趣,就乐意写这东西直到50岁眼瞎为止. 那肯定有人要问,也许我不仅写JS写不到35,可能我连3.5年的时间都写不到.那我学习javascript的意义在哪里呢?直白的讲,也就是挣点钱儿.培训班学费一万,干一二年后,第三年工资涨到一万,然后一年十万,培训班的钱挣回来了. 这时你可以继续干,也可以说干了三年,shit,不想干了.那么,这二三年程序生涯给你留下了什么呢?除了让你挣个十来万之外还能让

如何在一个网站或者页面写js: 1. JS的分层(功能):jquery(tools)  组件(ui)  应用(app).mvc(backboneJS) 2. JS的规划(管理):避免全局变量和方法(命名空间,闭包,面向对象),模块化(seaJS,requireJS)

场景:使用同一个“添加群成员”的页面来操作 建群页面:建群成功后,返回查看群成员页面.在建群过程中直接添加群成员并返回一个群名称的参数. 添加群成员页面:在巳有群内添加群成员,添加成功后,返回查看群成员页面. 分析: 使用同一个页面,调两种不同接口,从接口中可以看到,一个包含{groupId},另一个没有 建群的接口为:/chat/vindicate/group 添加群成员的接口为:/chat/vindicate/group/{groupId} 在eclipse中需要做两个页面的渲染工作,其中使