深度优先与广度优先Java实现代码示例
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、深度优先 英文缩写为DFS即Depth First Search. 深度优先搜索是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML文件) 。在一个HTML文件中,当一个超链被选择后,被链接的HTML文件将执行深度优先搜索,即在搜索其余的超链结果之前必须先完整地搜索单独的一条链。深度优先搜索沿着HTML文件上的超链走到不能再深入为止,然后返回到某一个HTML文件,再继续选择该HTML文件中的其他超链。当不再有其他超链可选择时,说明搜索已经结束。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。对于上面的例子来说深度优先遍历的结果就是:A,B,D,E,I,C,F,G,H.(假设先走子节点的的左侧)。 深度优先遍历各个节点,需要使用到堆(Stack)这种数据结构。stack的特点是是先进后出。整个遍历过程如下: 首先将A节点压入堆中,stack(A); 将A节点弹出,同时将A的子节点C,B压入堆中,此时B在堆的顶部,stack(B,C); 将B节点弹出,同时将B的子节点E,D压入堆中,此时D在堆的顶部,stack(D,C); 将D节点弹出,没有子节点压入,此时E在堆的顶部,stack(E,C); 将E节点弹出,同时将E的子节点I压入,stack(I,C); ...依次往下,最终遍历完成,Java代码大概如下: public void depthFirst() { Stack<Map<String,Object>> nodeStack = new Stack<Map<String,Object>>(); Map<String,Object> node = new HashMap<String,Object>(); nodeStack.add(node); while (!nodeStack.isEmpty()) { node = nodeStack.pop(); System.out.println(node); //获得节点的子节点,对于二叉树就是获得节点的左子结点和右子节点 List<Map<String,Object>> children = getChildren(node); if (children != null && !children.isEmpty()) { for (Map child : children) { nodeStack.push(child); } } } } //节点使用Map存放 2、广度优先 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,H,I(假设每层节点从左到右访问)。 广度优先遍历各个节点,需要使用到队列(Queue)这种数据结构,queue的特点是先进先出,其实也可以使用双端队列,区别就是双端队列首位都可以插入和弹出节点。整个遍历过程如下: 首先将A节点插入队列中,queue(A); 将A节点弹出,同时将A的子节点B,C插入队列中,此时B在队列首,C在队列尾部,queue(B,C); 将B节点弹出,同时将B的子节点D,E插入队列中,此时C在队列首,E在队列尾部,queue(C,D,E); 将C节点弹出,同时将C的子节点F,G,H插入队列中,此时D在队列首,H在队列尾部,queue(D,E,F,G,H); 将D节点弹出,D没有子节点,此时E在队列首,H在队列尾部,queue(E,F,G,H); ...依次往下,最终遍历完成,Java代码大概如下: public void breadthFirst() { 总结 以上就是本文关于深度优先与广度优先Java实现代码示例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持! (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |