任何人都可以伪代码指向我进行迭代深度优先树遍历,可以在前后顺序对每个节点执行操作?迭代深度优先树遍历与每个节点访问前后访问
也就是说,一个行动体面地进入一个节点的孩子,然后从孩子上升后的行动?
此外,我的树不是二进制的 - 每个节点有0..n个孩子。
基本上,我的情况正在改变一个递归遍历,我在当前节点上执行前后操作,递归到子节点的任一侧。
任何人都可以伪代码指向我进行迭代深度优先树遍历,可以在前后顺序对每个节点执行操作?迭代深度优先树遍历与每个节点访问前后访问
也就是说,一个行动体面地进入一个节点的孩子,然后从孩子上升后的行动?
此外,我的树不是二进制的 - 每个节点有0..n个孩子。
基本上,我的情况正在改变一个递归遍历,我在当前节点上执行前后操作,递归到子节点的任一侧。
我的计划是使用两个栈。一个用于预订遍历,另一个用于后序遍历。 现在,我运行标准迭代DFS(深度优先遍历),并且只要我从“pre”堆栈中将它推入“post”堆栈中。 最后,我的“帖子”堆栈的顶部是子节点,底部是root。
treeSearch(Tree root) {
Stack pre;
Stack post;
pre.add(root);
while (pre.isNotEmpty()) {
int x = pre.pop();
// do pre-order visit here on x
post.add(x);
pre.addAll(getChildren(x));
}
while (post.isNotEmpty()) {
int y = post.pop();
// do post-order visit here on y
}
}
root
将始终从最后栈post
走过,因为它会停留在底部。
这是简单的Java代码:
public void treeSearch(Tree tree) {
Stack<Integer> preStack = new Stack<Integer>();
Stack<Integer> postStack = new Stack<Integer>();
preStack.add(tree.root);
while (!preStack.isEmpty()) {
int currentNode = preStack.pop();
// do pre-order visit on current node
postStack.add(currentNode);
int[] children = tree.getNeighbours(currentNode);
for (int child : children) {
preStack.add(child);
}
}
while (!postStack.isEmpty()) {
int currentNode = postStack.pop();
// do post-order visit on current node
}
}
我假定这是一棵树,那么:没有循环和没有再次重温相同的节点。但是,如果我们想要,我们总是可以有一个访问过的数组,并对此进行检查。
class Node:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.children = []
def preprocess(node):
print(node.value)
def postprocess(node):
print(node.value)
def preorder(root):
# Always a flat, homogeneous list of Node instances.
queue = [ root ]
while len(queue) > 0:
a_node = queue.pop(0)
preprocess(a_node)
queue = a_node.children + queue
def postorder(root):
# Always a flat, homogeneous list of Node instances:
queue = [ root ]
visited = set()
while len(queue) > 0:
a_node = queue.pop(0)
if a_node not in visited:
visited.add(a_node)
queue = a_node.children + [ a_node ] + queue
else:
# this is either a leaf or a parent whose children have all been processed
postprocess(a_node)
我觉得我有什么,我需要通过将预处理成杀手悲歌提供的后序功能:
def postorder(root):
# Always a flat, homogeneous list of Node instances:
queue = [ root ]
visited = set()
while len(queue) > 0:
a_node = queue.pop(0)
if a_node not in visited:
preprocess(a_node) # <<<<<<<< Inserted
visited.add(a_node)
queue = a_node.children + [ a_node ] + queue
else:
# this is either a leaf or a parent whose children have all been processed
postprocess(a_node)
我希望你觉得它有用。
http://www.vvlasov.com/2013/07/post-order-iterative-dfs-traversal.html
代码:
public void dfsPostOrderIterative(AdjGraph graph, AdjGraph.Node vertex, Callback callback) {
Stack<Level> toVisit = new Stack<Level>();
toVisit.push(new Level(Collections.singletonList(vertex)));
while (!toVisit.isEmpty()) {
Level level = toVisit.peek();
if (level.index >= level.nodes.size()) {
toVisit.pop();
continue;
}
AdjGraph.Node node = level.nodes.get(level.index);
if (!node.isVisited()) {
if (node.isChildrenExplored()) {
node.markVisited();
callback.nodeVisited(graph, node);
level.index++;
} else {
List<AdjGraph.Node> edges = graph.edges(node);
List<AdjGraph.Node> outgoing = Lists.newArrayList(Collections2.filter(edges, new Predicate<AdjGraph.Node>() {
@Override
public boolean apply(AdjGraph.Node input) {
return !input.isChildrenExplored();
}
}));
if (outgoing.size() > 0)
toVisit.add(new Level(outgoing));
node.markChildrenExplored();
}
} else {
level.index++;
}
}
}
我知道这个帖子是几年前的,但没有一个答案似乎直接回答这个问题,所以我想我会写一些东西有点简单。
这里假设一个整数索引图;但你可以根据需要进行调整。迭代地执行DFS并且仍然具有预定/后序操作的关键在于不是一次追加每个子,而是与递归DFS的行为完全一样,其仅将一个子节点添加到堆栈一次完成后,只能将它们从堆栈中移出。我通过创建一个将邻接列表作为堆栈的包装节点来实现这一点。只是省略了循环检查,如果你希望允许周期(不遍历访问节点,无论如何,所以它仍然可以工作)
class Stack(object):
def __init__(self, l=None):
if l is None:
self._l = []
else:
self._l = l
return
def pop(self):
return self._l.pop()
def peek(self):
return self._l[-1]
def push(self, value):
self._l.append(value)
return
def __len__(self):
return len(self._l)
class NodeWrapper(object):
def __init__(self, graph, v):
self.v = v
self.children = Stack(graph[v])
return
def iterative_postorder(G, s):
onstack = [False] * len(G)
edgeto = [None] * len(G)
visited = [False] * len(G)
st = Stack()
st.push(NodeWrapper(G, s))
while len(st) > 0:
vnode = st.peek()
v = vnode.v
if not onstack[v]:
print "Starting %d" % (v)
visited[v] = True
onstack[v] = True
if len(vnode.children) > 0:
e = vnode.children.pop()
if onstack[e]:
cycle = [e]
e = v
while e != cycle[0]:
cycle.append(e)
e = edgeto[e]
raise StandardError("cycle detected: %s, graph not acyclic" % (cycle))
if not visited[e]:
edgeto[e] = v
st.push(NodeWrapper(G, e))
else:
vnode = st.pop()
onstack[vnode.v] = False
print 'Completed %d' % (vnode.v)
一个简单的Python实现两种不同的游客
class Print_visitor(object):
def __init__(self):
pass
def pre_visit(self, node):
print "pre: ", node.value
def post_visit(self, node):
print "post:", node.value
class Prettyprint_visitor(object):
def __init__(self):
self.level=0
def pre_visit(self, node):
print "{}<{}>".format(" "*self.level, node.value)
self.level += 1
def post_visit(self, node):
self.level -= 1
print "{}</{}>".format(" "*self.level, node.value)
class Node(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
self.children = []
def traverse(self, visitor):
visitor.pre_visit(self)
for child in self.children:
child.traverse(visitor)
visitor.post_visit(self)
if __name__ == '__main__':
#test
tree = Node("root")
tree.children = [Node("c1"), Node("c2"), Node("c3")]
tree.children[0].children = [Node("c11"), Node("c12"), Node("c13")]
tree.children[1].children = [Node("c21"), Node("c22"), Node("c23")]
tree.children[2].children = [Node("c31"), Node("c32"), Node("c33")]
tree.traverse(Print_visitor())
tree.traverse(Prettyprint_visitor())
非常通用的问题,有非常具体的要求)。只是要求迭代遍历的提示 - 前/后操作将不仅仅适合;)。 – 2011-01-12 00:05:14
听起来像'任何人都可以告诉我如何迭代数组并在每个元素上执行函数'。正如你所描述的那样,一步步迭代它有什么问题? – 2011-01-12 01:07:45
每个家长在孩子(操作前)需要被访问,然后在儿童之后再次访问(操作后)。迭代数组时,我们会丢失该上下文。容易做递归,但它使我不知如何迭代地做到这一点。 – xeolabs 2011-01-12 01:12:55