一、递归原理小案例分析

(1)# 概述

递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到!

(2)# 写递归的过程

1、写出临界条件

2、找出这一次和上一次关系

3、假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果

(3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和

# 概述
'''
递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归
凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程
'''
1、写出临界条件
2、找出这一次和上一次关系
3、假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果
''' # 问题:输入一个大于1 的数,求1+2+3+....
def sum(n):
if n==1:
return 1
else:
return n+sum(n-1) n=input("请输入:")
print("输出的和是:",sum(int(n))) '''
输出:
请输入:4
输出的和是: 10
'''

#__author:"吉*佳"
#date: 2018/10/21 0021
#function: import os
def getAllDir(path):
fileList = os.listdir(path)
print(fileList)
for fileName in fileList:
fileAbsPath = os.path.join(path,fileName)
if os.path.isdir(fileAbsPath):
print("$$目录$$:",fileName)
getAllDir(fileAbsPath)
else:
print("**普通文件!**",fileName)
# print(fileList)
pass getAllDir("G:\\")

输出结果如下:

二、深度遍历与广度遍历

(一)、深度优先搜索

说明:深度优先搜索借助栈结构来进行模拟

深度遍历示意图:

说明:

先把A压栈进去,在A出栈的同时把B C压栈进去,此时让B出栈的同时把DE压栈(C留着先不处理) 同理,在D出栈的时候,H I压栈,最后再从上往下

取出栈内还未出栈的元素,即达到深度优先遍历。

案例实践:利用栈来深度搜索打印出目录结构

程序代码:

#__author:"吉**"
#date: 2018/10/21 0021
#function: # 深度优先遍历目录层级结构 import os def getAllDirDP(path):
stack = []
# 压栈操作,相当于图中的A压入
stack.append(path) # 处理栈,当栈为空的时候结束循环
while len(stack) != 0:
#从栈里取数据,相当于取出A,取出A的同时把BC压入
dirPath = stack.pop()
firstList = os.listdir(dirPath)
#判断:是目录压栈,把该目录地址压栈,不是目录即是普通文件,打印
for filename in firstList:
fileAbsPath=os.path.join(dirPath,filename)
if os.path.isdir(fileAbsPath):
#是目录就压栈
print("目录:",filename)
stack.append(fileAbsPath)
else:
#是普通文件就打印即可,不压栈
print("普通文件:",filename) getAllDirDP(r'E:\[AAA](千)全栈学习python\18-10-21\day7\temp\dir')

结果:

该过程示意图解释:(s-05-1部分)

原理分析:

说明:

队列是 先进先出的模型。A先进队,在A出队的时候,C B入队,按图示,C出队,FG 入队,B出队,DE入队,

F出队,JK入队,G出队,无入队,D出队,H I入队,最后E J K H I出队,均无入队了,即每一层一层处理、

故:先进先出的队列结构实现了广度优先遍历。 先进后出的栈结构实现的是深度优先遍历。

代码实现:

其实深度优先和广度优先在代码书写上是差别不大的,基本相同,只是一个是使用栈结构(用列表进行模拟)

另一个(广度优先遍历)是使用了队列的数据结构来达到先进先出的目的。

#__author:"吉**"
#date: 2018/10/21 0021
#function: # 广度优先搜索模拟
# 利用队列来模拟广度优先搜索 import os
import collections def getAllDirIT(path):
queue=collections.deque()
#进队
queue.append(path) #循环,当队列为空,停止循环
while len(queue) != 0:
#出队数据 这里相当于找到A元素的绝对路径
dirPath = queue.popleft()
# 找出跟目录下的所有的子目录信息,或者是跟目录下的文件信息
dirList = os.listdir(dirPath) #遍历该文件夹下的其他信息
for filename in dirList:
#绝对路径
dirAbsPath = os.path.join(dirPath,filename) # 判断:如果是目录dir入队操作,如果不是dir打印出即可
if os.path.isdir(dirAbsPath):
print("目录:"+filename)
queue.append(dirAbsPath)
else:
print("普通文件:"+filename) # 函数的调用
getAllDirIT(r'E:\[AAA](千)全栈学习python\18-10-21\day7\temp\dir')

广度优先运行输出结构:

先图解:按照每一层从左到右遍历即可实现。

python 递归,深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

python 递归,深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现的更多相关文章

  1. python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

    一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前 ...

  2. 【11】python 递归,深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

    一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设 ...

  3. DFS_BFS(深度优先搜索 和 广度优先搜索)

    package com.rao.graph; import java.util.LinkedList; /** * @author Srao * @className BFS_DFS * @date ...

  4. 【Python排序搜索基本算法】之深度优先搜索、广度优先搜索、拓扑排序、强联通&Kosaraju算法

    Graph Search and Connectivity Generic Graph Search Goals 1. find everything findable 2. don't explor ...

  5. Depth-first search and Breadth-first search 深度优先搜索和广度优先搜索

    Depth-first search Depth-first search (DFS) is an algorithm for traversing or searching tree or grap ...

  6. 【js数据结构】图的深度优先搜索与广度优先搜索

    图类的构建 function Graph(v) {this.vertices = v;this.edges = 0;this.adj = []; for (var i = 0; i < this ...

  7. 递归——深度优先搜索(DFS)——以滑雪问题为例(自顶而下)

    一.问题:滑雪 问题描述:小明喜欢滑雪,为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你.小明想知道在一个区域中最长底滑坡.区域由一个二维数组给出.数组的每 ...

  8. DFS或BFS(深度优先搜索或广度优先搜索遍历无向图)-04-无向图-岛屿数量

    给定一个由 '1'(陆地)和 '0'(水)组成的的二维网格,计算岛屿的数量.一个岛被水包围,并且它是通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的.你可以假设网格的四个边均被水包围. 示例 1: 输入: ...

  9. 常用算法2 - 广度优先搜索 & 深度优先搜索 (python实现)

    1. 图 定义:图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为:G(V,E),其中,G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合. 简单点的说:图由节点和边组成.一 ...

随机推荐

  1. SSM获取前台参数的方式

    1.直接把表单的参数写在Controller相应的方法的形参中,适用于get方式提交,不适用于post方式提交.若"Content-Type"="application/ ...

  2. 值不能为null.参数名: viewInfo,如何解决

    有蓝队网络服务器租用客户反映在一台服务器上使用数据库管理工具时弹出了如下错误 :值不能为null.参数名: viewInfo (Microsoft.SqlServer.Management.SqlSt ...

  3. SQL常见面试题-行列互换

      有一个SQL题在面试中出现的概率极高,最近有学生出去面试仍然会遇到这样的题目,在这里跟大家分享一下. 题目:数据库中有一张如下所示的表,表名为sales. 年 季度 销售量 1991 1 11 1 ...

  4. 计算机编号、硬盘序列号和Mac地址查询方法

    (1)计算机编号: SN也就是Serial Number的缩写,中文也就是产品序列号,而电脑的后面一般也有一个这样的SN序列号,那么怎么查看电脑的S/N序列号呢? 方法一: 将笔记本电脑翻过来,然后在 ...

  5. Candidate Generation and LUNA16 preprocessing

    在这个kernel中,我们将讨论有助于更好地理解问题陈述和数据可视化的方法. 我还将提供有用的资源和信息的链接. 此脚本是用Python编写的. 我建议人们在桌面上安装anaconda,因为here提 ...

  6. GUI学习之二十二——QRubberBand学习总结

    今天学习一种全新的输入控件——QRubberBand()控件(橡皮筋选中) 一.描述 QRubberBand()提供了一个矩形或西安来只是选择或边界的效果(就像在桌面上点击鼠标后拖拽拉出来的框一样), ...

  7. IntelliTrace调试

    当您进行调试时,IntelliTrace 将在后台收集有关托管应用程序的数据,其中包括来自许多框架组件(例如 ADO.NET.ASP.NET 和 System.XML)的信息.这些 IntelliTr ...

  8. Behavior行为

    创建公用的js 模块 封装起来 let behavior = Behavior({//定义属性 properties: { type: String, img: String, content: St ...

  9. BAT面试必问题系列:深入详解JVM 内存区域及内存溢出分析

    前言 在JVM的管控下,Java程序员不再需要管理内存的分配与释放,这和在C和C++的世界是完全不一样的.所以,在JVM的帮助下,Java程序员很少会关注内存泄露和内存溢出的问题.但是,一旦JVM发生 ...

  10. 手动创建一个Spring Boot 2.x项目

    spring boot 2.1.9版本quick start参考文档地址:https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.1.9.RELEASE/reference ...