返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >简单谈谈Java遍历树深度优先和广度优先的操作方式
  • 420
分享到

简单谈谈Java遍历树深度优先和广度优先的操作方式

java遍历树形数据java如何遍历树Java遍历树形结构 2023-03-24 08:03:20 420人浏览 泡泡鱼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录1、深度优先2、广度优先在编程生活中,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

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.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,需要使用到栈(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节点压入栈中,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,E,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 First Search。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)。

       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() {

    Deque<Map<String, Object>> nodeDeque = new ArrayDeque<Map<String, Object>>();

    Map<String, Object> node = new HashMap<String, Object>();

    nodeDeque.add(node);

    while (!nodeDeque.isEmpty()) {

        node = nodeDeque.peekFirst();

        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) {

                nodeDeque.add(child);

            }

        }

    }

}

//这里使用的是双端队列,和使用queue是一样的

到此这篇关于简单谈谈Java遍历树深度优先和广度优先的操作方式的文章就介绍到这了,更多相关Java遍历树的深度优先和广度优先内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: 简单谈谈Java遍历树深度优先和广度优先的操作方式

本文链接: https://lsjlt.com/news/201102.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

猜你喜欢
  • 简单谈谈Java遍历树深度优先和广度优先的操作方式
    目录1、深度优先2、广度优先在编程生活中,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...
    99+
    2023-03-24
    java遍历树形数据 java如何遍历树 Java遍历树形结构
  • Java遍历树深度优先和广度优先的方法是什么
    这篇文章主要介绍了Java遍历树深度优先和广度优先的方法是什么的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Java遍历树深度优先和广度优先的方法是什么文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。在编程生活中,我们...
    99+
    2023-07-05
  • JavaScript中深度优先遍历和广度优先遍历算法的示例分析
    这篇文章主要为大家展示了“JavaScript中深度优先遍历和广度优先遍历算法的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“JavaScript中深度...
    99+
    2024-04-02
  • 怎么理解Java优先遍历和广度优先遍历算法
    这篇文章主要讲解了“怎么理解Java优先遍历和广度优先遍历算法”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么理解Java优先遍历和广度优先遍历算法”吧!深度优先遍历主要思路是从图中一个未...
    99+
    2023-06-16
  • Java实现广度优先遍历的示例详解
    目录什么是广度优先一个简单的例子程序实现总结什么是广度优先 广度就是扩展开,广度优先的意思就是尽量扩展开。所以在算法实现的时候,就是一个循环遍历枚举每一个邻接点。其基本思路就是按层扩...
    99+
    2024-04-02
  • Java如何实现基于图的深度优先搜索和广度优先搜索
    这篇文章将为大家详细讲解有关Java如何实现基于图的深度优先搜索和广度优先搜索,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。1.新建一个表示“无向图”类NoDirectionGraphpackage&nb...
    99+
    2023-05-30
    java
  • vue深度优先遍历多层数组对象方式(相当于多棵树、三级树)
    目录深度优先遍历多层数组对象比如树结构是这样的vue遍历包含数组的对象请求来拿到后数据格式是下面这种最终在html中这样遍历深度优先遍历多层数组对象 这个方法如果是对于下面的三级树的...
    99+
    2024-04-02
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作