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总结深度优先与广度优先的区别

时间:2017-04-30 20:32:40      阅读:215      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:str   所有结点   二叉排序树   pop   ati   tree   tno   深度优先   技术   

1、区别

       1) 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈,广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。

       2) 深度优先遍历: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。具体说明如下:

  • 先序遍历:对任一子树,先访问根,然后遍历其左子树,最后遍历其右子树。
  • 中序遍历:对任一子树,先遍历其左子树,然后访问根,最后遍历其右子树。
  • 后序遍历:对任一子树,先遍历其左子树,然后遍历其右子树,最后访问根。

        广度优先遍历:又叫层次遍历,从上往下对每一层依次访问,在每一层中,从左往右(也可以从右往左)访问结点,访问完一层就进入下一层,直到没有结点可以访问为止。   

     3)深度优先搜素算法:不全部保留结点,占用空间少;有回溯操作(即有入栈、出栈操作),运行速度慢。

          广度优先搜索算法:保留全部结点,占用空间大; 无回溯操作(即无入栈、出栈操作),运行速度快。

          通常 深度优先搜索法不全部保留结点,扩展完的结点从数据库中弹出删去,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用空间较少。

所以,当搜索树的结点较多,用其它方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的求解方法。  

          广度优先搜索算法,一般需存储产生的所有结点,占用的存储空间要比深度优先搜索大得多,因此,程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间的问题。

但广度优先搜索法一般无回溯操作,即入栈和出栈的操作,所以运行速度比深度优先搜索要快些

2.二叉树的遍历

技术分享

先序遍历(递归):35 20 15 16 29 28 30 40 50 45 55 
中序遍历(递归):15 16 20 28 29 30 35 40 45 50 55 
后序遍历(递归):16 15 28 30 29 20 45 55 50 40 35 
先序遍历(非递归):35 20 15 16 29 28 30 40 50 45 55 
中序遍历(非递归):15 16 20 28 29 30 35 40 45 50 55 
后序遍历(非递归):16 15 28 30 29 20 45 55 50 40 35 
广度优先遍历:35 20 40 15 29 50 16 28 30 45 55

代码:

package BinaryTreeTraverseTest;  
  
import java.util.LinkedList;  
import java.util.Queue;  
  
/** 
 * 二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历 
 * @author Fantasy 
 * @version 1.0 2016/10/05 - 2016/10/07 
 */  
public class BinaryTreeTraverseTest {  
    public static void main(String[] args) {  
          
    BinarySortTree<Integer> tree = new BinarySortTree<Integer>();  
          
        tree.insertNode(35);  
        tree.insertNode(20);  
        tree.insertNode(15);  
        tree.insertNode(16);  
        tree.insertNode(29);  
        tree.insertNode(28);  
        tree.insertNode(30);  
        tree.insertNode(40);  
        tree.insertNode(50);  
        tree.insertNode(45);  
        tree.insertNode(55);  
          
        System.out.print("先序遍历(递归):");  
        tree.preOrderTraverse(tree.getRoot());  
        System.out.println();  
        System.out.print("中序遍历(递归):");  
        tree.inOrderTraverse(tree.getRoot());  
        System.out.println();  
        System.out.print("后序遍历(递归):");  
        tree.postOrderTraverse(tree.getRoot());  
        System.out.println();  
          
        System.out.print("先序遍历(非递归):");  
        tree.preOrderTraverseNoRecursion(tree.getRoot());  
        System.out.println();  
        System.out.print("中序遍历(非递归):");  
        tree.inOrderTraverseNoRecursion(tree.getRoot());  
        System.out.println();  
        System.out.print("后序遍历(非递归):");  
        tree.postOrderTraverseNoRecursion(tree.getRoot());  
        System.out.println();  
          
        System.out.print("广度优先遍历:");  
        tree.breadthFirstTraverse(tree.getRoot());  
    }  
}  
  
/** 
 * 结点 
 */  
class Node<E extends Comparable<E>> {  
      
    E value;  
    Node<E> left;  
    Node<E> right;  
      
    Node(E value) {  
        this.value = value;  
        left = null;  
        right = null;  
    }  
      
}  
  
/** 
 * 使用一个先序序列构建一棵二叉排序树(又称二叉查找树) 
 */  
class BinarySortTree<E extends Comparable<E>> {  
      
    private Node<E> root;  
      
    BinarySortTree() {  
        root = null;  
    }  
      
    public void insertNode(E value) {     
        if (root == null) {  
            root = new Node<E>(value);  
            return;  
        }      
        Node<E> currentNode = root;  
        while (true) {  
            if (value.compareTo(currentNode.value) > 0) {  
                if (currentNode.right == null) {  
                    currentNode.right = new Node<E>(value);  
                    break;  
                }  
                currentNode = currentNode.right;  
            } else {  
                if (currentNode.left == null) {  
                    currentNode.left = new Node<E>(value);  
                    break;  
                }  
                currentNode = currentNode.left;  
            }  
        }  
    }  
      
    public Node<E> getRoot(){  
        return root;  
    }  
  
    /** 
     * 先序遍历二叉树(递归) 
     * @param node 
     */  
    public void preOrderTraverse(Node<E> node) {  
        System.out.print(node.value + " ");  
        if (node.left != null)  
            preOrderTraverse(node.left);  
        if (node.right != null)  
            preOrderTraverse(node.right);  
    }  
      
    /** 
     * 中序遍历二叉树(递归) 
     * @param node 
     */  
    public void inOrderTraverse(Node<E> node) {  
        if (node.left != null)  
            inOrderTraverse(node.left);  
        System.out.print(node.value + " ");  
        if (node.right != null)  
            inOrderTraverse(node.right);  
    }  
      
    /** 
     * 后序遍历二叉树(递归) 
     * @param node 
     */  
    public void postOrderTraverse(Node<E> node) {  
        if (node.left != null)  
            postOrderTraverse(node.left);  
        if (node.right != null)  
            postOrderTraverse(node.right);  
        System.out.print(node.value + " ");  
    }  
      
    /** 
     * 先序遍历二叉树(非递归) 
     * @param root 
     */  
    public void preOrderTraverseNoRecursion(Node<E> root) {  
        LinkedList<Node<E>> stack = new LinkedList<Node<E>>();  
        Node<E> currentNode = null;  
        stack.push(root);  
        while (!stack.isEmpty()) {  
            currentNode = stack.pop();  
            System.out.print(currentNode.value + " ");  
            if (currentNode.right != null)  
                stack.push(currentNode.right);  
            if (currentNode.left != null)  
                stack.push(currentNode.left);  
        }  
    }  
      
    /** 
     * 中序遍历二叉树(非递归) 
     * @param root 
     */  
    public void inOrderTraverseNoRecursion(Node<E> root) {  
        LinkedList<Node<E>> stack = new LinkedList<Node<E>>();  
        Node<E> currentNode = root;  
        while (currentNode != null || !stack.isEmpty()) {  
            // 一直循环到二叉排序树最左端的叶子结点(currentNode是null)  
            while (currentNode != null) {  
                stack.push(currentNode);  
                currentNode = currentNode.left;  
            }  
            currentNode = stack.pop();  
            System.out.print(currentNode.value + " ");  
            currentNode = currentNode.right;  
        }     
    }  
      
    /** 
     * 后序遍历二叉树(非递归) 
     * @param root 
     */  
    public void postOrderTraverseNoRecursion(Node<E> root) {  
        LinkedList<Node<E>> stack = new LinkedList<Node<E>>();  
        Node<E> currentNode = root;  
        Node<E> rightNode = null;  
        while (currentNode != null || !stack.isEmpty()) {  
            // 一直循环到二叉排序树最左端的叶子结点(currentNode是null)  
            while (currentNode != null) {  
                stack.push(currentNode);  
                currentNode = currentNode.left;  
            }  
            currentNode = stack.pop();  
            // 当前结点没有右结点或上一个结点(已经输出的结点)是当前结点的右结点,则输出当前结点  
            while (currentNode.right == null || currentNode.right == rightNode) {  
                System.out.print(currentNode.value + " ");  
                rightNode = currentNode;  
                if (stack.isEmpty()) {  
                    return; //root以输出,则遍历结束  
                }  
                currentNode = stack.pop();  
            }  
            stack.push(currentNode); //还有右结点没有遍历  
            currentNode = currentNode.right;  
        }  
    }  
      
    /** 
     * 广度优先遍历二叉树,又称层次遍历二叉树 
     * @param node 
     */  
    public void breadthFirstTraverse(Node<E> root) {  
        Queue<Node<E>> queue = new LinkedList<Node<E>>();  
        Node<E> currentNode = null;  
        queue.offer(root);  
        while (!queue.isEmpty()) {  
            currentNode = queue.poll();  
            System.out.print(currentNode.value + " ");  
            if (currentNode.left != null)  
                queue.offer(currentNode.left);  
            if (currentNode.right != null)  
                queue.offer(currentNode.right);  
        }  
    }  
      
}  

3.图

 图的遍历之 深度优先搜索和广度优先搜索

总结深度优先与广度优先的区别

标签:str   所有结点   二叉排序树   pop   ati   tree   tno   深度优先   技术   

原文地址:http://www.cnblogs.com/attitudeY/p/6790219.html

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