Java的广度优先遍历和深度优先遍历
2021/11/12 17:12:42
本文主要是介绍Java的广度优先遍历和深度优先遍历,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
目录
1. 广度优先遍历
1.1 原理
1.2 代码示例
2. 深度优先遍历
2.1 原理
1.2 代码示例
【写在前面】
今天对广度优先遍历和深度优先遍历做了一些了解和汇总,这里做个学习笔记,便于后续深入学习。知识点和思路,参考文章如链接,可直接看原博文:树的广度优先遍历和深度优先遍历,Java实现二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历算法示例
1. 广度优先遍历
1.1 原理
英文缩写为BFS,即Breadth FirstSearch。
是以广度为优先的,一层一层搜索下去的,就像病毒感染,扩散性的传播下去。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。
广度优先遍历树,需要用到队列(Queue)来存储节点对象, 队列的特点就是先进先出。
先往队列中插入左节点,再插右节点,这样出队就是先左节点后右节点了。
1.2 代码示例
(1)树节点:TreeNode
//树节点 package MySearchMethod; public class TreeNode{ Integer val; TreeNode left; TreeNode right; public TreeNode(Integer val){ this.val = val; left = null; right = null; } }
(2)二叉树:BinaryTree
//构建二叉树 package MySearchMethod; public class BinaryTree<T> { private TreeNode root; BinaryTree(){ root = null; } public void insertTreeNode(Integer val){ if(root == null){ root = new TreeNode(val); return; } TreeNode currentNode = root; while(true){ if(val.compareTo(currentNode.val) > 0){ if(currentNode.right == null){ currentNode.right = new TreeNode(val); break; } currentNode = currentNode.right; }else { if(currentNode.left == null){ currentNode.left = new TreeNode(val); break; } currentNode = currentNode.left; } } } public TreeNode getRoot(){ return root; } }
(3)广度优先遍历:
注:下方遍历方法应该也适用于其他树,不只二叉树。待研究。
/** * 广度优先遍历,非递归 */ package MySearchMethod; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; public class BreadthFirstSearch { public static void main(String[] args){ BinaryTree<Integer> tree = new BinaryTree<>(); tree.insertTreeNode(35); tree.insertTreeNode(20); tree.insertTreeNode(15); tree.insertTreeNode(16); tree.insertTreeNode(29); tree.insertTreeNode(28); tree.insertTreeNode(30); tree.insertTreeNode(40); tree.insertTreeNode(50); tree.insertTreeNode(45); tree.insertTreeNode(55); System.out.println("深度优先算法(非递归):"); breadthSearch(tree.getRoot()); } public static void breadthSearch(TreeNode root){ Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>(); queue.offer(root); TreeNode currentNode; while(!queue.isEmpty()){ currentNode = queue.poll(); System.out.print(currentNode.val + " "); if(currentNode.left != null){ queue.offer(currentNode.left); } if(currentNode.right != queue){ queue.offer(currentNode.right); } } } }
遍历结果:
有一个空指针异常的报错,还没找到原因。待补。
深度优先算法(非递归): 35 20 40 15 29 50 16 28 30 45 55 Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException at MySearchMethod.BreadthFirstSearch.breadthSearch(BreadthFirstSearch.java:37) at MySearchMethod.BreadthFirstSearch.main(BreadthFirstSearch.java:27) Process finished with exit code 1
2. 深度优先遍历
2.1 原理
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。
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:先往栈中压入右节点,再压左节点,这样出栈就是先左节点后右节点了。
对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。
这里先演示先序遍历的情况。
1.2 代码示例
(1)树节点:TreeNode。 如上,略。
(2)二叉树:BinaryTree。如上,略。
(3)深度优先遍历:
注:这里先演示先序遍历的情况。其他情况待补。
/** * 深度优先遍历,非递归 */ package MySearchMethod; import java.util.Stack; public class DepthFirstSearch { public static void main(String[] args){ BinaryTree<Integer> tree = new BinaryTree<>(); tree.insertTreeNode(35); tree.insertTreeNode(20); tree.insertTreeNode(15); tree.insertTreeNode(16); tree.insertTreeNode(29); tree.insertTreeNode(28); tree.insertTreeNode(30); tree.insertTreeNode(40); tree.insertTreeNode(50); tree.insertTreeNode(45); tree.insertTreeNode(55); System.out.println("深度优先算法之先序遍历(非递归):"); depthSearch(tree.getRoot()); } public static void depthSearch(TreeNode root){ Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>(); stack.push(root); TreeNode currentNode; while (!stack.isEmpty()){ currentNode = stack.pop(); System.out.print(currentNode.val + " "); if(currentNode.right != null){ stack.push(currentNode.right); } if(currentNode.left != null){ stack.push(currentNode.left); } } } }
遍历结果:
深度优先算法之先序遍历(非递归): 35 20 15 16 29 28 30 40 50 45 55 Process finished with exit code 0
这篇关于Java的广度优先遍历和深度优先遍历的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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