采用搜索算法解决问题时,需要构造一个表明状态特征和不同状态之间关系的数据结构,这种数据结构称为结点.不同的问题需要用不同的数据结构描述. 根据搜索问题所给定的条件,从一个结点出发,可以生成一个或多个新的结点,这个过程通常称为扩展.结点之间的关系一般可以表示成一棵树,它被称为解答树.搜索算法的搜索过程实际上就是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的结点的过程. 深度优先搜索DFS(Depth First Search)是从初始结点开始扩展,扩展顺序总是先扩展最新产生的结点.这就使

1.二叉树的建立 首先,定义数组存储树的data,然后使用list集合将所有的二叉树结点都包含进去,最后给每个父亲结点赋予左右孩子. 需要注意的是:最后一个父亲结点需要单独处理 public static TreeNode root; //建立二叉树内部类 class TreeNode{ public Object data; //携带变量 public TreeNode lchild,rchild; //左右孩子 public TreeNode() { data = null; lchild

现在有一种类似树的数据结构,但是不存在共同的根节点 root,每一个节点的结构为 {key: 'one', value: '1', children: [...]},都包含 key 和 value,如果存在 children 则内部会存在 n 个和此结构相同的节点,现模拟数据如下图: 已知一个 value 如 3-2-1,需要取出该路径上的所有 key,即期望得到 ['three', 'three-two', 'three-two-one']. 1.广度优先遍历 广度优先的算法如下图: 从上图可

前言: 深度优先遍历:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次.要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历.中序遍历.后序遍历.具体说明如下: 前序遍历:根节点->左子树->右子树 中序遍历:左子树->根节点->右子树 后序遍历:左子树->右子树->根节点 广度优先遍历:又叫层次遍历,从上往下对每一层依次访问,在每一层中,从左往右(也可以从右往左)访问结点,访问完一层就进入下一层,直到没有结点可以访问为止. 例如对于一下

图的存储结构 1)邻接矩阵 用两个数组来表示图,一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中边或弧的信息. 2)邻接表 3)十字链表 4)邻接多重表 5)边集数组 本文只用代码实现用邻接矩阵方式存储图.忘见谅. 图的遍历 1)深度优先遍历(Depth_First_Search,DFS) 从图中某个顶点 v 出发,访问此顶点,然后从 v 的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和 v 有路径相通的顶点都被访问到.--------递归思想 2)广度优先遍历(Breadth

广度优先遍历-BFS 广度优先遍历类似与二叉树的层序遍历算法,它的基本思想是:首先访问起始顶点v,接着由v出发,依次访问v的各个未访问的顶点w1 w2 w3....wn,然后再依次访问w1 w2 w3....wn的所有未被访问的邻接顶点:再从这些访问过的顶点出发,再访问它们所有未被访问过的邻接顶点......依次类推,直到图中的所有点都被访问为止.类似的思想还将应用于Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法. python实现二叉树的建立以及遍历(递归前序.中序.后序遍历,队栈前

递归代码:递归实现很简单 '二叉树结点类' class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None '列表创建二叉树' def listcreattree(root,llist,i):###用列表递归创建二叉树, #它其实创建过程也是从根开始a开始,创左子树b,再创b的左子树,如果b的左子树为空,返回none. #再接着创建b的右子树, if i<len(llist): if l

1. 深度优先遍历 深度优先遍历(Depth First Search)的主要思想是: 1.首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点,沿当前顶点的边走到未访问过的顶点: 2.当没有未访问过的顶点时,则回到上一个顶点,继续试探别的顶点,直至所有的顶点都被访问过. 在此我想用一句话来形容 “不到南墙不回头”. 1.1 无向图的深度优先遍历图解 以下"无向图"为例: 对上无向图进行深度优先遍历,从A开始: 第1步:访问A. 第2步:访问B(A的邻接点). 在第1步访问A之后,接下来应该访问的是

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,

NodeIterator和TreeWalker这2个类型可以基于给定的起点对DOM结构执行深度优先遍历.(我测试用的浏览器是Chrome,介绍说IE不支持DOM遍历,但是不知道最新的IE支持不支持) 1.NodeIterator 使用document.createNodeIterator()方法创建新实例,该方法接受4个参数: (1).root:要访问的树的根节点. (2).whatToShow:要访问的节点的数字代码. (3).filter:是一个NodeFilter对象,或者一个表示过滤特定

题目: 思路: 这题是比较典型的树的遍历问题,思路就是将中序遍历作为位置的判断依据,假设有个节点A和它的父亲Afa,那么如果A和Afa的顺序在中序遍历中是先A后Afa,则A是Afa的左儿子,否则是右儿子. 用for遍历一遍所有的节点,让每一个节点都连接到它的父亲,最后从根节点开始访问即可. 代码: // // main.cpp // Tree // // Created by wasdns on 16/12/19. // Copyright ? 2016年 wasdns. All rights

原文链接:https://www.dreamwings.cn/ytu2346/2606.html 2346: 中序遍历二叉树 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 12  解决: 3 题目描述 给定一颗二叉树,要求输出二叉树的深度以及中序遍历二叉树得到的序列.本题假设二叉树的结点数不超过1000. 输入 输入数据分为多组,第一行是测试数据的组数n,下面的n行分别代表一棵二叉树.每棵二叉树的结点均为正整数,数据为0代表当前结点为空,数据为-1代表二叉树数据输入结束,-1不作处

描述 图(graph)是数据结构 G=(V,E),其中V是G中结点的有限非空集合,结点的偶对称为边(edge):E是G中边的有限集合.设V={0,1,2,……,n-1},图中的结点又称为顶点(vertex),有向图(directed graph)指图中代表边的偶对是有序的,用<u,v>代表一条有向边(又称为弧),则u称为该边的始点(尾),v称为边的终点(头).无向图(undirected graph)指图中代表边的偶对是无序的,在无向图中边(u,v )和(v,u)是同一条边. 输入边构成无向图

前面已经说了图的深度优先遍历算法,是用递归实现的,而在这里就讲一下用非递归实现,需要借助栈: 算法思想:        1. 栈初始化        2. 输出起始顶点,起始顶点改为“已访问”标志,将起始顶点进栈        3. 重复下列操作直到栈为空:                  3.1 取栈顶元素顶点                  3.2 栈顶元素顶点存在未被访问过的邻接点w,则:                                 3.2.1  输出顶点w    

图的深度优先遍历是树的前序遍历的应用,其实就是一个递归的过程,我们人为的规定一种条件,或者说一种继续遍历下去的判断条件,只要满足我们定义的这种条件,我们就遍历下去,当然,走过的节点必须记录下来,当条件不满足后,我们就return,回到上一层,换个方向继续遍历. 模板: //邻接矩阵存储方式 bool visited[MAX]; void dfs(MGraph G,int i) { int j; visited[i]=true; cout<<G.vex[i]<<endl; //这个只

深搜算法对于程序员来讲是必会的基础,不仅要会,更要熟练.ACM竞赛中,深搜也牢牢占据着很重要的一部分.本文用显式栈(非递归)实现了图的深度优先遍历,希望大家可以相互学习. 栈实现的基本思路是将一个节点所有未被访问的“邻居”(即“一层邻居节点”)踹入栈中“待用”,然后围绕顶部节点猛攻,每个节点被访问后被踹出.读者可以自己画图分析一下,难度并不大. 代码写的比较随意,仅供参考.~ #include <iostream> #include <stack> using namespace

树 利用顺序存储和链式存储的特点,可以实现树的存储结构的表示,具体表示法有很多种. 1)双亲表示法:在每个结点中,附设一个指示器指示其双亲结点在数组中的位置. 2)孩子表示法:把每个结点的孩子排列起来,以单链表作存储结构,则n个结点有n个孩子链表,如果是叶子结点则此单链表为空.然后n个头指针又组成一个线性表,采用顺序存储结构,存放进一个一维数组中. 3)孩子兄弟表示法:任意一棵树,它的结点的第一个孩子如果存在就是唯一的,它的右兄弟如果存在也是唯一的.因此,可以设置两个指针,分别指向该结点的第一个

一开始我是用c写的,后面才发现广搜要用到队列,所以我就直接使用c++的STL队列来写, 因为不想再写多一个队列了.这次实验写了两个多钟,因为要边写边思考,太菜了哈哈. 主要参考<大话数据结构>这本书,然后加上自己的一些东西改编,这次实验算是完成了: -------------------------------------------------------------------------------- 首先我们来看一下邻接表是怎么存储图的,比如说下面有一个无向图 则它的邻接表是这样的,邻

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

6-1 邻接矩阵存储图的深度优先遍历(20 分) 试实现邻接矩阵存储图的深度优先遍历. 函数接口定义: void DFS( MGraph Graph, Vertex V, void (*Visit)(Vertex) ); 其中MGraph是邻接矩阵存储的图,定义如下: typedef struct GNode *PtrToGNode; struct GNode{ int Nv; /* 顶点数 */ int Ne; /* 边数 */ WeightType G[MaxVertexNum][MaxVe

在编程生活中,我们总会遇见树性结构,这几天刚好需要对树形结构操作,就记录下自己的操作方式以及过程.现在假设有一颗这样树,(是不是二叉树都没关系,原理都是一样的) 1.广度优先遍历 英文缩写为BFS即Breadth FirstSearch.其过程检验来说是对每一层节点依次访问,访问完一层进入下一层,而且每个节点只能访问一次.对于上面的例子来说,广度优先遍历的 结果是:A,B,C,D,E,F,G,H,I(假设每层节点从左到右访问). 先往队列中插入左节点,再插右节点,这样出队就是先左节点后右节点了.