通过深度优先遍历算法,可以依次获取每个后代节点的对象. 顺序:有子元素先获取子元素,再获取兄弟元素 主要有2步骤: //1.创建节点迭代器对象(parent是要遍历的节点) var iterator = document.createNodeIterator(parent, NodeFilter.SHOW_ELEMENT, null, false); //2.反复调用iterator的nextNode方法跳到下一个 do{ var node = iterator.nextNode(); if(n

https://www.jianshu.com/p/b086986969e6 DFS--需要借助stack实现 stack.push stack.pop BFS--需要借助队列queue stack-->先进后出, queue-->先进先出

本文参考http://zoulc001.iteye.com/blog/1186996 广度优先算法介绍 整个的广度优先爬虫过程就是从一系列的种子节点开始,把这些网页中的"子节点"(也就是超链接)提取出来,放入队列中依次进行抓取.被处理过的链接需要放 入一张表(通常称为Visited表)中.每次新处理一个链接之前,需要查看这个链接是否已经存在于Visited表中.如果存在,证明链接已经处理过, 跳过,不做处理,否则进行下一步处理. 初始的URL地址是爬虫系统中提供的种子URL(一般在系统

一.深度优先搜索(Depth-First-Search 简称:DFS) 1.1 遍历过程: (1)从图中某个顶点v出发,访问v. (2)找出刚才第一个被顶点访问的邻接点.访问该顶点.以这个顶点为新的顶点,重复此步骤,直到访问过的顶点没有未被访问过的顶点为止. (3)返回到步骤(2)中的被顶点v访问的,且还没被访问的邻接点,找出该点的下一个未被访问的邻接点,访问该顶点. (4)重复(2) (3) 直到每个点都被访问过,遍历结束. 例无权图:(默认为字母顺序) (1)从顶点A出发,访问该图 (2)A

二叉树的遍历,分为深度优先遍历,以及广度优先遍历. 在深度优先遍历中,具体分为如下三种: 先序遍历:先访问根节点,再遍历左子树,再遍历右子树: 中序遍历:先遍历左子树,再访问根节点,再遍历右子树: 后序遍历:先遍历左子树,再遍历右子树,再访问根节点: 针对上图二叉树,三种遍历结果为: 先序遍历:50,20,15,30,60,70 中序遍历:15,20,30,50,60,70 后序遍历:15,30,20,70,60,50 实现代码如下: # 定义二叉树节点 class TreeNode(objec

前面我们介绍了队列.堆栈.链表,你亲自动手实践了吗?今天我们来到了树的部分,树在数据结构中是非常重要的一部分,树的应用有很多很多,树的种类也有很多很多,今天我们就先来创建一个普通的树.其他各种各样的树将来我将会一一为大家介绍,记得关注我的文章哦~ 首先,树的形状就是类似这个样子的: 它最顶上面的点叫做树的根节点,一棵树也只能有一个根节点,在节点下面可以有多个子节点,子节点的数量,我们这里不做要求,而没有子节点的节点叫做叶子节点. 好,关于树的基本概念就介绍到这里了,话多千遍不如动手做一遍,接下来

完成以下迷宫 利用二维数组储存每一个数组里的值,若是不能走则为1,若是可行就是0,走过了就设为2. 一般是再复制一个数组,用来记录. 堆栈的思想就是将一个点的上下左右都遍历一遍,若可行进栈,跳出遍历,再寻找下一个可走的.若遇到无路可走的就退回上一步,就是出栈.所以就是说堆栈里记录的是可以走到终点的路. 队列的思想就是一直找,把所有可以走的路都走一遍,直到遇到终点. 这里的每一个可以走的点都为链表中的一个节点,在队列中要记录这个点的上一点是什么,就是哪一个点衍生出的这个点. 若是堆栈,最后在出栈便

http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/minimum-depth-of-binary-tree/  题目描述信息 /** * Definition of TreeNode: * public class TreeNode { *     public int val; *     public TreeNode left, right; *     public TreeNode(int val) { *         this.val = val; * 

一.前言 以后尽量每天更新一篇,也是自己的一个学习打卡!加油!今天给大家分享的是,Python里深度/广度优先算法介绍及实现. 二.深度.广度优先算法简介 1. 深度优先搜索(DepthFirstSearch) 深度优先搜索的主要特征就是,假设一个顶点有不少相邻顶点,当我们搜索到该顶点,我们对于它的相邻顶点并不是现在就对所有都进行搜索,而是对一个顶点继续往后搜索,直到某个顶点,他周围的相邻顶点都已经被访问过了,这时他就可以返回,对它来的那个顶点的其余顶点进行搜索. 深度优先搜索的实现可以利用递归

源码 class DepthMiddleware(object): def __init__(self, maxdepth, stats, verbose_stats=False, prio=1): self.maxdepth = maxdepth self.stats = stats self.verbose_stats = verbose_stats self.prio = prio @classmethod def from_crawler(cls, crawler): settings

最近时间又有了新的想法,当我用新的眼光在整理一些很老的知识库时,发现很多东西都已经过时,或者是很基础很零碎的知识点.如果分享出去大家不看倒好,更担心的是会误人子弟,但为了保证此系列的完整,还是选择分享出去,毕竟也是自己的成长过程,各取所好吧! 在分享知识库节点时,我会写清楚此知识库节点的入手级别,请大家根据需要下载,免得不必要的吐嘈.但我确定总有子节点对你有用,并且相信接下来的分享会更精彩,不了解前文请请移步:[知识库分享系列] 一.开篇 此篇文章是个提醒,文章内容本身没有什么技术含量,发到园子

基础篇了解大部分数组处理函数 array_chunk — 将一个数组分割成多个    array_column — 返回数组中指定的一列    array_combine — 创建一个数组,用一个数组的值作为其键名,另一个数组的值作为其值(另一种意义的合并数组) array_flip — 交换数组中的键和值 array_key_exists — 检查数组里是否有指定的键名或索引 array_key_first — Gets the first key of an array    array_k

基础篇 了解大部分数组处理函数 字符串处理函数(区别 mb_ 系列函数) & 引用,结合案例分析 == 与 === 区别 isset 与 empty 区别 全部魔术函数理解 static.$this.self 区别 private.protected.public.final 区别 OOP 思想 抽象类.接口 分别使用场景 Trait 是什么东西 echo.print.print_r 区别 __construct 与 __destruct 区别 static 作用(区分类与函数内) __toSt

一.Python基础 python简介 python数据类型(数字\字符串\列表) python数据类型(元组\字典) python数据类型(集合) python占位符%s,%d,%r,%f print控制台输出带颜色文字方法 使用Anaconda管理环境 二.Python文件操作&函数 python文件操作 python文件读read().readline().readlines()对比 python的函数 python内置函数 python函数名称空间与作用域.闭包 python匿名函数 列

用python如何实现一个站内搜索引擎? 先想想搜索引擎的工作流程: 1.网页搜集.用深度或者广度优先的方法搜索某个网站,保存下所有的网页,对于网页的维护采用定期搜集和增量搜集的方式. 2.建立索引库.首先,过滤掉重复的网页,虽然他们有不同的URL:然后,提取出网页的正文:最后,对正文切词,建立索引.索引总要有个顺序,利用pagerank算法给每个网页加个权值. 3.提供搜索服务.首先,切分查询词:然后,对索引结果排序,结合原来的权值和用户的查询历史等作为新的索引顺序:最后,还要显示文档摘要.

年关将近,工作上该完成的都差不多了,上午闲着就接触学习了一下爬虫,抽空还把正则表达式复习了,Java的Regex和JS上还是有区别的,JS上的"\w"Java得写成"\\w",因为Java会对字符串中的"\"做转义,还有JS中"\S\s"的写法(指任意多的任意字符),Java可以写成".*" 博主刚接触爬虫,参考了许多博客和问答贴,先写个爬虫的Overview让朋友们对其有些印象,之后我们再展示代码. 网络

本文写于圣诞节北京下午慵懒的午后.本文偏技术向,不过应该大部分人能看懂. 五年之痒 2016年,能记入个人年终总结的事情没几件,其中一个便是开源了Hawk.我花不少时间优化和推广它,得到的评价还算比较正面,因为负面评价也没什么渠道进我耳朵. 不过你知道我写这个东西花了多久吗? 掐头去尾,这是第五个年头了. 读研究生伊始,实验室开始做数据挖掘,但我发现大家做研究,都是一段段的代码,遇到新问题,就不得不再拷贝一份修改,很少想过复用.于是我便花了一年的时间,开发了一款现在看起来配色丧心病狂的"数据挖掘

PS:最近一直反复地看博客园以前发布的一条.NET全栈开发工程师的招聘启事,觉得这是我看过最有创意也最朴实的一个招聘启事,更为重要的是它更像是一个技术提纲,能够指引我们的学习和提升,现在转载过来与各位园友分享. .NET全栈开发工程师 1.职位描述 独立负责至少一个产品的前后端开发工作//注0:今年是博客园开发团队发展的关键一年,我们有两个重要目标——实践领域驱动设计与实现.NET应用的跨平台,我们期待有志开发者的加盟!//注1:不要求立即全栈,但要在一定时间内成长为全栈.//注2:投递简历时需

 我觉得优化javascript是一门高深的学问,在这里也只能站在前人的肩膀上,说一些我浅显的认识,更希望的是抛钻引玉,如有不对,敬请斧正. 首先,要认识到是,优化js的关键之处在于,优化它的运行速度,以此为切入点. javascript的优化原则是:二八原则 满足考量大多数情况,而遇到极端情况,有能力则兼顾之,学会放弃,适当取舍: 原因是,影响用户的体验很重要的因素之一响应时间 0.1s: 用户觉得很流畅 1.0s: 用户的操作可能偶尔受到影响,并且用户已经能感觉到有些不流畅 10s : 对用

//正文开始 关于回流(reflows)与重绘(repaints),我已经在twitter和delicious上发布,但是并没有在演讲中提到或是以文章形式发布. 第一次让我开始思考关于回流(reflows)与重绘(repaints)的问题是在和ParisWeb上的Mr. Glazman做一个firey交换的时候.我可能有一些顽固,但是我确实听了他的一些理论.Stoyan和我开始讨论如何量化这个问题. 展望性能社区,除了一些典型的黑盒实验外,需要与浏览器厂商有更多的合作.对于性能,浏览器制造者知道

针对算法的知识点进行记录 简易桶排序 首先看一个简易桶排序,有一串数字,进行从大到小排列.数字间隔不大,使用一维数组来当作桶,进行插入排序. static void Main(string[] args) { ] { , , , , , , , , , }; ]; //定义桶 ; i < input.Length; i++) { tong[input[i]]++; //给桶进行赋值 } //利用桶数据循环输出下标 ; i >= ; i--) { ; j <= tong[i]; j++)