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深度优先遍历权威发布_深度优先遍历类似于二叉树的(2024年12月精准访谈)

内容来源：兔子在线电影所属栏目：观点更新日期：2024-12-04

深度优先遍历

二叉树遍历：深度与广度，你选哪个？嘿，大家好！今天我们来聊聊二叉树的遍历方式，特别是深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）。二叉树的遍历主要有三种方式：前序、中序和后序。深度优先遍历（DFS）𐟌𑊊深度优先遍历可以分为三种：前序遍历：中左右，先访问根节点，然后左子树，最后右子树。中序遍历：左中右，先访问左子树，然后根节点，最后右子树。后序遍历：左右中，先访问左子树和右子树，最后访问根节点。 DFS可以用递归（栈）来实现，也可以用非递归（迭代法）来实现。以下是几个典型的题目：LC144、LC145和LC94。递归的三重曲𐟎𖊧ᮨ‚数和返回值；终止条件；这里是当遇到空节点（if cur == null），则终止遍历；单层逻辑。这三题其实挺简单的，只要掌握了递归的三重曲，就能轻松搞定。接下来是LC102，这题考察的是广度优先遍历（BFS）。广度优先遍历（BFS）𐟌Š BFS需要借助队列来实现。首先记录当前层的节点数量，然后弹出当前层的元素，加入其孩子节点。这里有一个关键点：需要通过int快照来记录队列的长度，而不是直接用queue.size()。这是因为int是原始数据类型，按值传递，而不是引用传递。每次外层while循环开始时，计算当前层的节点数并存储在len中。内层while循环则使用len变量确保我们只遍历当前层的节点，而不会受到新加入队列的节点影响。常见的数据类型𐟓Š 常见的原始数据类型包括：整数类型（int、long、short、byte）浮点数类型（float、double）字符类型（char）布尔类型（boolean）小结𐟓 无论是深度优先遍历还是广度优先遍历，都需要掌握基本的数据结构和算法思想。希望这篇文章能帮助大家更好地理解二叉树的遍历方式。加油！𐟒ꀀ

深度优先遍历为何不是abcdfe？大家好，我最近在研究图的遍历算法，特别是深度优先遍历（DFS）。根据邻接表进行遍历时，我从顶点a开始，依次访问了b、c和d。由于d没有下一步，我向上回溯，按理说应该回到b的第二个邻接点，也就是f。但为什么结果却是abcdef，而不是abcdfe呢？𐟤” 根据邻接表，我的遍历顺序是这样的： a -> b -> c -> d -> e -> f 而深度优先遍历的经典定义是：从某个顶点出发，尽可能深地探索图的分支，直到当前顶点的所有邻接点都已访问过，然后回溯到上一个顶点，继续探索其未访问过的邻接点。按照这个定义，我的遍历顺序应该是abcdfe才对。有没有哪位大神能帮我解答一下这个问题？是不是我在理解深度优先遍历的概念上出了什么偏差？还是说我的邻接表画错了？𐟙 另外，如果有机会的话，也请顺便解释一下邻接矩阵表示方法，以及如何画出邻接矩阵。谢谢大家！𐟙Œ

前端面试必备：图的定义与操作详解在前端开发中，图的概念虽然不常见，但在一些复杂的数据结构和算法中却非常重要。让我们一起来看看图的相关知识吧！图是什么？𐟧 图（Graph）是网络结构的抽象模型，由节点（Vertices）和连接这些节点的边（Edges）组成。图可以表示各种二元关系，比如道路、航班等。虽然 JavaScript 中没有直接支持图的数据结构，但我们可以利用对象（Object）和数组（Array）来构建图。图的表示法𐟓Š 图的表示法有很多种，常见的有：邻接矩阵（Adjacency Matrix）邻接表（Adjacency List）关联矩阵（Incidence Matrix）关联列表（Incidence List）深度优先遍历与广度优先遍历𐟚𖢀♂️𐟚𖢀♀️ 图的遍历是图算法中的重要部分。常见的遍历方法有两种：深度优先遍历（Depth-First Search, DFS）尽可能深的搜索图的分支。先访问根节点，然后对根节点的未访问过的相邻节点进行深度优先遍历。广度优先遍历（Breadth-First Search, BFS）先访问离根节点最近的节点。新建一个队列，把根节点入队。然后依次出队并访问队头的节点，再把未访问过的相邻节点入队。重复这个过程直到队列为空。总结𐟓 图是一种重要的数据结构，尤其在处理复杂关系时非常有用。通过邻接矩阵、邻接表等方式，我们可以轻松表示图。而深度优先遍历和广度优先遍历则是图的两种基本遍历方法，可以帮助我们更好地理解和处理图。希望这些知识能帮助你在前端面试中更好地表现！

蓝桥杯备战指南：从零开始到国奖大家好，我是去年15届蓝桥杯B组拿到国三奖的选手。虽然我的实力不算特别强，但我觉得自己从大一第一次参加蓝桥杯白给300分，到大二拿到国奖的经历，还是能帮到一些和我一样没有基础的同学。今天我就来分享一些备战蓝桥杯的心得和方法。必备知识点：STL和基础算法𐟓š 首先，STL（标准模板库）是一定要学的，特别是vector、string和map这三个部分。其他的部分可以等你在做题时遇到再学，只需要会用就行。其实很多视频教程讲得太复杂了，没必要看，多写代码才是王道。接下来是一些重要的基础算法：排序：虽然sort函数很方便，但有些新手可能不清楚，所以还是建议了解一下。二分：有两种常见的模板，左端点和右端点，这个得背下来。深度优先搜索（DFS）：这个非常重要！很多蓝桥杯的题目都可以用DFS暴力骗分。广度优先搜索（BFS）：同样重要，也是可以用来暴力骗分的。前缀和：这个在蓝桥杯中也很常见。动态规划：这个得好好学，很多题目都离不开它。刷真题：别偷懒𐟒ꊊ最后就是刷真题了，狠狠地刷！题目做多了，自然就能找到感觉。有些人可能基础不是很好，一个人学起来有点难，所以建议大家可以找一些学习伙伴或者参加一些学习小组，共同进步。

「提高LLM推理能力新方法」大语言模型（LLM）由于基于自回归模型，一次性生成答案，因此回答复杂逻辑问题时，常常出现推理错误的情况。最近，有人提出了能大幅提升LLM推理能力的方法——使用Prolog逻辑编程语言。即，将用户的问题转化为Prolog代码，通过符号逻辑来解决问题，再将结果转化回自然语 ...

栈队列二叉树笔记𐟓š 𐟓š 栈与队列栈是一种线性数据结构，元素遵循先进后出（FILO，First In Last Out）的原则。基本操作：入栈、出栈时间复杂度：入栈、出栈操作均为O(1) 队列也是一种线性数据结构，元素遵循先进先出（FIFO，First In First Out）的原则。基本操作：入队、出队额外知识：循环队列、双端队列、优先队列 𐟌𓠤𚌥‰树与树树是n个节点的有限集，具有以下特点：有且仅有一个根节点当n>1时，其余节点可分为m个互不相交的有限集，每个集合本身又是一棵树，称为根的子树树的最大层级称为树的高度或深度相关节点：根节点、叶子节点（没有孩子的节点）、父节点、孩子节点、兄弟节点二叉树是树的特殊形式，每个节点最多有两个孩子节点，分别称为左孩子和右孩子。特殊形式：满二叉树、完全二叉树存储方式：链式存储结构：一个节点包含数据data，指向左孩子的节点，指向右孩子的节点数组：按照层级顺序将二叉树的节点放到数组中对应的位置上二叉树的应用：查找操作、维持相对顺序遍历方式：从节点之间位置关系的角度：前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历从更宏观的角度：深度优先遍历、广度优先遍历 𐟔 散列表散列表（哈希表）是存储key-value映射的集合，时间复杂度接近于O(1)。本质上也是数组。读写操作：写操作（put）：在散列表中插入新的键值对读操作（get）：通过给定的key，在散列表中查找对应的value 通过这些笔记，你可以更好地理解栈、队列和二叉树等数据结构的基本概念和操作。

爬山算法：启发式搜索的简单与高效爬山算法是一种启发式搜索方法，旨在通过局部择优来改进深度优先搜索。它的核心思想是：在每一步中，比较当前节点与其相邻节点的值，选择较优者作为下一步的起点。具体步骤如下：从当前节点开始，将其与周围邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，则返回该节点作为最大值（即山峰的最高点）。否则，用最高的邻居节点替换当前节点，继续向山峰高处攀爬。重复以上步骤，直到达到最高点。爬山算法的优点在于它避免了遍历所有节点，通过启发式选择部分节点来提高效率。然而，这种方法可能不是最佳解，并且可能会导致随机走动，从而降低搜索效率。总的来说，爬山算法是一种简单的优化算法，能够找到局部最优解，但无法保证全局最优。

LeetCode秘籍：15模式搞定！ 𐟎œ茥etCode上解决了超过1500个问题后，我意识到，关键不在于做了多少题，而在于掌握了多少种解题模式。通过学习这些模式，可以更快地解决各种类型的问题，并迅速识别出应对新问题的最佳方法。在这篇文章中，我将分享我总结出的15种最重要的解题模式，它们大大简化了我的LeetCode之旅。 1️⃣ 贪心算法：通过选择当前最佳选项来最大化短期收益。 2️⃣ 动态规划：将问题分解为子问题，并存储中间结果以避免重复计算。 3️⃣ 回溯法：通过尝试所有可能的解决方案来找到正确答案。 4️⃣ 分治法：将大问题分解为小问题，分别解决后再合并结果。 5️⃣ 深度优先搜索：探索树的每个分支，直到找到解决方案。 6️⃣ 广度优先搜索：按层次遍历树，逐层探索解决方案。 7️⃣ 二分搜索：在有序列表中查找特定值。 8️⃣ 哈希表：快速查找和插入数据。 9️⃣ 滑动窗口：在固定大小的窗口内处理数据。 𐟔Ÿ 边界条件：考虑输入的边界情况，避免溢出和越界错误。 1️⃣1️⃣ 状态压缩：使用位运算优化空间复杂度。 1️⃣2️⃣ 迭代器：简化对容器类数据的遍历操作。 1️⃣3️⃣ 链表操作：掌握链表的基本操作，如插入、删除和反转。 1️⃣4️⃣ 二叉树操作：熟悉二叉树的遍历和搜索算法。 1️⃣5️⃣ 图论算法：利用图论解决网络流、最小生成树等问题。通过掌握这些模式，你可以更有效地解决LeetCode上的各种问题，提升自己的编程能力。加油，LeetCode的战士们！𐟒ꀀ

国考行测简直就是个巨大的高中大学大乱炖语数物化生史地政甚至还有大学时候学到的深度优先搜索越做心雪死

程序员面试必备算法清单在准备程序员面试时，熟悉各种算法和数据结构至关重要。以下是一些常见的算法和数据结构，帮助你更好地准备面试：字符串处理：字符串类题目是各大公司面试的热门选择，难度适中且贴近实际工作。排序算法：合并排序和快速排序是考察的重点，中等频率出现，有时与其他专题混合考察。二分法：二分法题目出现频率高，需要注意避免死循环，特别是边界问题。链表：链表是基础数据结构，考察频率高，需注意其性质，如删除和插入时间复杂度为O(1)。二叉树：树的考察频率也较高，需要掌握递归和迭代两种解法。深度优先搜索（DFS）：考察频率高，但需注意递归深度过深可能导致栈溢出。广度优先搜索（BFS）：考察频率高，适用于拓扑排序和最短距离问题。堆：堆的构建、应用（优先队列、排序）以及懒删除等问题都是考察点。哈希表：哈希表是常用的数据结构，支持O(1)的增删查改操作。双指针：高频问题，时间复杂度为O(n)。动态规划：头部公司和国内公司容易考到，准备难度较高，需要多练习。 Trie：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。 Union Find：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。这些基础专题是面试中的常见考点，后续会按照专题进行详细讲解和刷题巩固。希望这些信息能帮助你更好地准备程序员面试！

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