广度优先python

㈠ python数据结构-队列与广度优先搜索（Queue）

队列（Queue） ：简称为队，一种线性表数据结构，是一种只允许在表的一端进行插入操作，而在表的另一端进行删除操作的线性表。
我们把队列中允许插入的一端称为 “队尾（rear）” ；把允许删除的另一端称为 “队头（front）” 。当表中没有任何数据元素时，称之为 “空队” 。

广度优先搜索算法（Breadth First Search） ：简称为 BFS，又译作宽度优先搜索 / 横向优先搜索。是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法从根节点开始，沿着树的宽度遍历树或图的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。

广度优先遍历 类似于树的层次遍历过程 。呈现出一层一层向外扩张的特点。先看到的节点先访问，后看到的节点后访问。遍历到的节点顺序符合“先进先出”的特点，所以广度优先搜索可以通过“队列”来实现。

力扣933

游戏时，队首始终是持有薯仔的人
模拟游戏开始，队首的人出队，之后再到队尾（类似于循环队列）
传递了num次之后，将队首的人移除
如此反复，直到队列中剩余一人

多人共用一台打印机，采取“先到先服务”的队列策略来执行打印任务
需要解决的问题：1 打印系统的容量是多少？2 在能够接受的等待时间内，系统可容纳多少用户以多高的频率提交打印任务？

输入：abba
输出：False
思路：1 先将需要判定的词从队尾加入 deque; 2从两端同时移除字符并判断是否相同，直到deque中剩余0个（偶数）或1个字符（奇数）

内容参考： 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算法-深度优先搜索&广度优先搜索（DFS&BFS）

大树满足条件的和 等于 每个子树满足条件的数的和之和

result = 0 + 10 + 15 + 18

深度优先搜索必然会使用到 递归

必须使用到辅助队列，用于判断

找到共同的祖先

对相同像素的相邻位置进行渲染

给定一个包含了一些 0 和 1 的非空二维数组 grid 。
一个 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的“相邻”要求两个 1 必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。
找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。(如果没有岛屿，则返回面积为 0 。)

㈢ Python实现深度优先与广度优先

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

㈣ Python新式类和经典类的区别

A.在Python里凡是继承了object的类，都是新式类
B.Python3里只有新式类
C.Python2里面继承object的是新式类，没有写父类的是经典类
D.经典类目前在Python里基本没有应用
E.保持class与type的统一对新式类的实例执行a.class与type(a)的结果是一致的，对于旧式类来说就不一样了
F.对于多重继承的属性搜索顺序不一样新式类是采用广度优先搜索，旧式类采用深度优先搜索

㈤ Python中什么叫广度优先

广度优先这个是图论中概念。在一个图中，遍历有两种一种是广度优先，一种是深度优先，如果从一个节点开始 优先遍历子节点的兄弟（同层）节点那么是广度优先，如果优先遍历子节点的子节点那么是深度优先

㈥ 常见算法5、广度优先搜索 Breadth-First Search

1、定义

广度优先搜索 （Breadth-First Search）是最简便的图的搜索算法之一，又称 宽度优先搜索 ，这一算法也是很多重要的图算法的原型。广度优先搜索属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。

2、应用

广度优先搜索被用于解决 最短路径问题（shortest-path problem） 。

广度优先搜索让你能够找出两样东西之间的最短距离，不过最短距离的含义有很多！使用广度优先搜索可以：

3、图简介

既然广度优先搜索是作用于图的一种算法，这里对图作一个简单的介绍，先不深入了解。

图由 节点 和 边 组成。一个节点可能与多个节点相连，这些节点被称为邻居。

广度优先算法的核心思想是：从初始节点开始，应用算符生成第一层节点，检查目标节点是否在这些后继节点中，若没有，再用产生式规则将所有第一层的节点逐一扩展，得到第二层节点，并逐一检查第二层节点中是否包含目标节点。若没有，再用算符逐一扩展第二层的所有节点……，如此依次扩展，检查下去，直到发现目标节点为止。即

广度优先搜索使用队列（queue）来实现，整个过程也可以看做一个倒立的树形。

例：假如你需要在你的人际关系网中寻找是否有职业为医生的人，图如下：

而使用广度优先搜索工作原理大概如下 ：

1、Python 3 ：

2、php ：

1、《算法图解》 https://www.manning.com/books/grokking-algorithms
2、SplQueue类： https://www.php.net/manual/zh/class.splqueue.php

㈦ python几种遍历复杂网站的方法原理是什么

python网络爬虫原理
互联网网页可以看成是一张超大图,每个网页是一个节点,网页中指向其他网页的链接是边。那么,可以这样实现全网网页收集:以某一个网页为起点,下载并处理该网页,解析里面的链接,所得的URL加入下载队列。这个过程其实就是图的遍历过程,可以是深度优先或者广度优先遍历,取决于下载队列如何维护。简单地,网络爬虫可以由以下部分组成: 1、下载模块

㈧ Python算法系列—深度优先遍历算法

一、什么是深度优先遍历
深度优先遍历算法是经典的图论算法。从某个节点v出发开始进行搜索。不断搜索直到该节点所有的边都被遍历完，当节点v所有的边都被遍历完以后，深度优先遍历算法则需要回溯到v以前驱节点来继续搜索这个节点。
注意：深度优先遍历问题一定要按照规则尝试所有的可能才行。

二、二叉树

2.二叉树类型
二叉树类型：空二叉树、满二叉树、完全二叉树、完美二叉树、平衡二叉树。

空二叉树：有零个节点
完美二叉树：每一层节点都是满的二叉树（如1中举例的图）
满二叉树：每一个节点都有零个或者两个子节点
完全二叉树：出最后一层外，每一层节点都是满的，并且最后一层节点全部从左排列
平衡二叉树：每个节点的两个子树的深度相差不超过1.

注：国内对完美二叉树和满二叉树定义相同
3.二叉树相关术语
术语 解释
度 节点的度为节点的子树个数
叶子节点 度为零的节点
分支节点 度不为零的节点
孩子节点 节点下的两个子节点
双亲节点 节点上一层的源节点
兄弟节点 拥有同一双亲节点的节点
根 二叉树的源头节点
深度 二叉树中节点的层的数量

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

6.深度优先遍历和广度优先遍历
深度优先遍历：前序、中序和后序都是深度优先遍历
从根节点出发直奔最远节点，
广度优先遍历：首先访问举例根节点最近的节点，按层次递进，以广度优先遍历上图的顺序为：1-2-3-4-5-6-7
三、面试题+励志
企鹅运维面试题：
1.二叉树遍历顺序：看上文
2.用你熟悉的语言说说怎么创建二叉树？ python看上文

㈨ 【面向对象】Python面向对象之多继承算法

Python的类分为经典类和新式类：

官方推荐使用新式类替换经典类，因为经典类对于多重继承采用的从左到右深度优先匹配算法存在一些问题。也就是如果方法同名，有的时候会绕过一些想要访问的方法，只指向一个方法。

2.x版本中使用的是深度优先算法，而3.x版本使用的是c3算法，和广度优先算法在某些情况下是不一样的

以顶点为起始点，从左到右开始遍历，当遍历到一个节点的时候，判断是否有左右两个顶点，优先选择左边的作为顶点，再继续遍历下去，当遍历完成后，选择未曾访问的顶点重新遍历

如图：根据深度优先算法，就是v1-v2-v4-v5-v3-v6

以顶点为起始点，从左到右开始遍历，一层一层地向下遍历，从左到右

如图：根据广度优先算法：就是v1-v2-v3-v4-v6-v5

C3 算法：MRO是一个有序列表L，在类被创建时就计算出来。
L（Child（Base1，Base2）） = [ Child + merge（ L（Base1） , L（Base2） , Base1Base2 ）]
L（object） = [ object ]
L的性质：结果为列表，列表中至少有一个元素即类自己。
“+” ： 添加到列表的末尾，即 [ A + B ] = [ A，B ]
merge： ① 如果列表空则结束，非空 读merge中第一个列表的表头，
② 查看该表头是否在 merge中所有列表的表尾中，或者不在表尾的第一个字母
②-->③ 不在，则 放入 最终的L中，并从merge中的所有列表中删除，然后 回到①中
②-->④ 在，查看 当前列表是否是merge中的最后一个列表
④-->⑤ 不是 ，跳过当前列表，读merge中下一个列表的表头，然后 回到 ②中
④-->⑥ 是，异常。类定义失败。
表头： 列表的第一个元素 （列表：ABC，那么表头就是A,B和C就是表尾）
表尾： 列表中表头以外的元素集合（可以为空）
merge 简单的说即寻找合法表头（也就是不在表尾中的表头），如果所有表中都未找到合法表头则异常。

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) # 第一个列表DO的表头D，其他列表比如EO的表尾都不含有D，所以可以将D提出来，即D是合法表头
= B + D + merge(O , EO) #从第一个开始表头是O,但是后面的列表EO的表尾中含有O所以O是不合法的，所以跳到下一个列表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是合法表头
= A + B + merge(DEO,CEFO,C)#D是合法表头
= A + B + D + merge(EO,CEFO,C)#E不是合法表头，跳到下一个列表CEFO，此时C是合法表头
= A + B + D + C + merge(EO,EFO)#由于第三个列表中的C被删除，为空，所以不存在第三个表，只剩下两个表；此时E是合法表头
= A + B + D + C + E + merge(O,FO)#O不是合法表头，跳到下一个列表FO，F是合法表头，
= A + B + D + C + E + F + merge(O,O)#O是合法表头
= 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的表头，取出B，去除C，剩下A
= D + B + C + A