廣度優先python

㈠ python數據結構-隊列與廣度優先搜索（Queue）

隊列（Queue） ：簡稱為隊，一種線性表數據結構，是一種只允許在表的一端進行插入操作，而在表的另一端進行刪除操作的線性表。
我們把隊列中允許插入的一端稱為 「隊尾（rear）」 ；把允許刪除的另一端稱為 「隊頭（front）」 。當表中沒有任何數據元素時，稱之為 「空隊」 。

廣度優先搜索演算法（Breadth First Search） ：簡稱為 BFS，又譯作寬度優先搜索 / 橫向優先搜索。是一種用於遍歷或搜索樹或圖的演算法。該演算法從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹或圖的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。

廣度優先遍歷 類似於樹的層次遍歷過程 。呈現出一層一層向外擴張的特點。先看到的節點先訪問，後看到的節點後訪問。遍歷到的節點順序符合「先進先出」的特點，所以廣度優先搜索可以通過「隊列」來實現。

力扣933

游戲時，隊首始終是持有土豆的人
模擬游戲開始，隊首的人出隊，之後再到隊尾（類似於循環隊列）
傳遞了num次之後，將隊首的人移除
如此反復，直到隊列中剩餘一人

多人共用一台列印機，採取「先到先服務」的隊列策略來執行列印任務
需要解決的問題：1 列印系統的容量是多少？2 在能夠接受的等待時間內，系統可容納多少用戶以多高的頻率提交列印任務？

輸入：abba
輸出：False
思路：1 先將需要判定的詞從隊尾加入 deque; 2從兩端同時移除字元並判斷是否相同，直到deque中剩餘0個（偶數）或1個字元（奇數）

內容參考： https://algo.itcharge.cn/04.%E9%98%9F%E5%88%97/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/

㈡ Python演算法-深度優先搜索&廣度優先搜索（DFS&BFS）

大樹滿足條件的和 等於 每個子樹滿足條件的數的和之和

result = 0 + 10 + 15 + 18

深度優先搜索必然會使用到 遞歸

必須使用到輔助隊列，用於判斷

找到共同的祖先

對相同像素的相鄰位置進行渲染

給定一個包含了一些 0 和 1 的非空二維數組 grid 。
一個 島嶼 是由一些相鄰的 1 (代表土地) 構成的組合，這里的「相鄰」要求兩個 1 必須在水平或者豎直方向上相鄰。你可以假設 grid 的四個邊緣都被 0（代表水）包圍著。
找到給定的二維數組中最大的島嶼面積。(如果沒有島嶼，則返回面積為 0 。)

㈢ Python實現深度優先與廣度優先

二叉樹的兩種遍歷是數據結構的經典考察題目, 廣度遍歷考察隊列結構, 深度遍歷考察遞歸

㈣ Python新式類和經典類的區別

A.在Python里凡是繼承了object的類，都是新式類
B.Python3里只有新式類
C.Python2裡面繼承object的是新式類，沒有寫父類的是經典類
D.經典類目前在Python里基本沒有應用
E.保持class與type的統一對新式類的實例執行a.class與type(a)的結果是一致的，對於舊式類來說就不一樣了
F.對於多重繼承的屬性搜索順序不一樣新式類是採用廣度優先搜索，舊式類採用深度優先搜索

㈤ Python中什麼叫廣度優先

廣度優先這個是圖論中概念。在一個圖中，遍歷有兩種一種是廣度優先，一種是深度優先，如果從一個節點開始 優先遍歷子節點的兄弟（同層）節點那麼是廣度優先，如果優先遍歷子節點的子節點那麼是深度優先

㈥ 常見演算法5、廣度優先搜索 Breadth-First Search

1、定義

廣度優先搜索 （Breadth-First Search）是最簡便的圖的搜索演算法之一，又稱 寬度優先搜索 ，這一演算法也是很多重要的圖演算法的原型。廣度優先搜索屬於一種盲目搜尋法，目的是系統地展開並檢查圖中的所有節點，以找尋結果。換句話說，它並不考慮結果的可能位置，徹底地搜索整張圖，直到找到結果為止。

2、應用

廣度優先搜索被用於解決 最短路徑問題（shortest-path problem） 。

廣度優先搜索讓你能夠找出兩樣東西之間的最短距離，不過最短距離的含義有很多！使用廣度優先搜索可以：

3、圖簡介

既然廣度優先搜索是作用於圖的一種演算法，這里對圖作一個簡單的介紹，先不深入了解。

圖由 節點 和 邊 組成。一個節點可能與多個節點相連，這些節點被稱為鄰居。

廣度優先演算法的核心思想是：從初始節點開始，應用算符生成第一層節點，檢查目標節點是否在這些後繼節點中，若沒有，再用產生式規則將所有第一層的節點逐一擴展，得到第二層節點，並逐一檢查第二層節點中是否包含目標節點。若沒有，再用算符逐一擴展第二層的所有節點……，如此依次擴展，檢查下去，直到發現目標節點為止。即

廣度優先搜索使用隊列（queue）來實現，整個過程也可以看做一個倒立的樹形。

例：假如你需要在你的人際關系網中尋找是否有職業為醫生的人，圖如下：

而使用廣度優先搜索工作原理大概如下 ：

1、Python 3 ：

2、php ：

1、《演算法圖解》 https://www.manning.com/books/grokking-algorithms
2、SplQueue類： https://www.php.net/manual/zh/class.splqueue.php

㈦ python幾種遍歷復雜網站的方法原理是什麼

python網路爬蟲原理
互聯網網頁可以看成是一張超大圖,每個網頁是一個節點,網頁中指向其他網頁的鏈接是邊。那麼,可以這樣實現全網網頁收集:以某一個網頁為起點,下載並處理該網頁,解析裡面的鏈接,所得的URL加入下載隊列。這個過程其實就是圖的遍歷過程,可以是深度優先或者廣度優先遍歷,取決於下載隊列如何維護。簡單地,網路爬蟲可以由以下部分組成: 1、下載模塊

㈧ Python演算法系列—深度優先遍歷演算法

一、什麼是深度優先遍歷
深度優先遍歷演算法是經典的圖論演算法。從某個節點v出發開始進行搜索。不斷搜索直到該節點所有的邊都被遍歷完，當節點v所有的邊都被遍歷完以後，深度優先遍歷演算法則需要回溯到v以前驅節點來繼續搜索這個節點。
注意：深度優先遍歷問題一定要按照規則嘗試所有的可能才行。

二、二叉樹

2.二叉樹類型
二叉樹類型：空二叉樹、滿二叉樹、完全二叉樹、完美二叉樹、平衡二叉樹。

空二叉樹：有零個節點
完美二叉樹：每一層節點都是滿的二叉樹（如1中舉例的圖）
滿二叉樹：每一個節點都有零個或者兩個子節點
完全二叉樹：出最後一層外，每一層節點都是滿的，並且最後一層節點全部從左排列
平衡二叉樹：每個節點的兩個子樹的深度相差不超過1.

註：國內對完美二叉樹和滿二叉樹定義相同
3.二叉樹相關術語
術語 解釋
度 節點的度為節點的子樹個數
葉子節點 度為零的節點
分支節點 度不為零的節點
孩子節點 節點下的兩個子節點
雙親節點 節點上一層的源節點
兄弟節點 擁有同一雙親節點的節點
根 二叉樹的源頭節點
深度 二叉樹中節點的層的數量

DLR（先序）：
LDR（中序）：
LRD(後序）：
注意：L代表左子樹R代表右子樹；D代表根

6.深度優先遍歷和廣度優先遍歷
深度優先遍歷：前序、中序和後序都是深度優先遍歷
從根節點出發直奔最遠節點，
廣度優先遍歷：首先訪問舉例根節點最近的節點，按層次遞進，以廣度優先遍歷上圖的順序為：1-2-3-4-5-6-7
三、面試題+勵志
企鵝運維面試題：
1.二叉樹遍歷順序：看上文
2.用你熟悉的語言說說怎麼創建二叉樹？ python看上文

㈨ 【面向對象】Python面向對象之多繼承演算法

Python的類分為經典類和新式類：

官方推薦使用新式類替換經典類，因為經典類對於多重繼承採用的從左到右深度優先匹配演算法存在一些問題。也就是如果方法同名，有的時候會繞過一些想要訪問的方法，只指向一個方法。

2.x版本中使用的是深度優先演算法，而3.x版本使用的是c3演算法，和廣度優先演算法在某些情況下是不一樣的

以頂點為起始點，從左到右開始遍歷，當遍歷到一個節點的時候，判斷是否有左右兩個頂點，優先選擇左邊的作為頂點，再繼續遍歷下去，當遍歷完成後，選擇未曾訪問的頂點重新遍歷

如圖：根據深度優先演算法，就是v1-v2-v4-v5-v3-v6

以頂點為起始點，從左到右開始遍歷，一層一層地向下遍歷，從左到右

如圖：根據廣度優先演算法：就是v1-v2-v3-v4-v6-v5

C3 演算法：MRO是一個有序列表L，在類被創建時就計算出來。
L（Child（Base1，Base2）） = [ Child + merge（ L（Base1） , L（Base2） , Base1Base2 ）]
L（object） = [ object ]
L的性質：結果為列表，列表中至少有一個元素即類自己。
「+」 ： 添加到列表的末尾，即 [ A + B ] = [ A，B ]
merge： ① 如果列表空則結束，非空 讀merge中第一個列表的表頭，
② 查看該表頭是否在 merge中所有列表的表尾中，或者不在表尾的第一個字母
②-->③ 不在，則 放入 最終的L中，並從merge中的所有列表中刪除，然後 回到①中
②-->④ 在，查看 當前列表是否是merge中的最後一個列表
④-->⑤ 不是 ，跳過當前列表，讀merge中下一個列表的表頭，然後 回到 ②中
④-->⑥ 是，異常。類定義失敗。
表頭： 列表的第一個元素 （列表：ABC，那麼表頭就是A,B和C就是表尾）
表尾： 列表中表頭以外的元素集合（可以為空）
merge 簡單的說即尋找合法表頭（也就是不在表尾中的表頭），如果所有表中都未找到合法表頭則異常。

例如：
L(D) = L(D(O))
= D + merge(L(O))
= D + O
= [D,O]
L(B) = L(B(D,E))
= B + merge(L(D) , L(E))
= B + merge(DO , EO) # 第一個列表DO的表頭D，其他列表比如EO的表尾都不含有D，所以可以將D提出來，即D是合法表頭
= B + D + merge(O , EO) #從第一個開始表頭是O,但是後面的列表EO的表尾中含有O所以O是不合法的，所以跳到下一個列表EO
= B + D + E + merge(O , O)
= [B,D,E,O]
同理:
L(C) = [C,E,F,O]
L(A(B,C)) = A + merge(L(B),L(C),BC)
= A + merge(BDEO,CEFO,BC)#B是合法表頭
= A + B + merge(DEO,CEFO,C)#D是合法表頭
= A + B + D + merge(EO,CEFO,C)#E不是合法表頭，跳到下一個列表CEFO，此時C是合法表頭
= A + B + D + C + merge(EO,EFO)#由於第三個列表中的C被刪除，為空，所以不存在第三個表，只剩下兩個表；此時E是合法表頭
= A + B + D + C + E + merge(O,FO)#O不是合法表頭，跳到下一個列表FO，F是合法表頭，
= A + B + D + C + E + F + merge(O,O)#O是合法表頭
= A + B + D + C + E + F + O
= [A,B,D,C,E,F,O]

L(D)
= L(D(B,C)) 取出D
= D + merge(BA+CA+BC) 查看merge的表頭，取出B，去除C，剩下A
= D + B + C + A