• 多级树的深度优先遍历与广度优先遍历(Java实现)


    多级树的深度优先遍历与广度优先遍历(Java实现)

    深度优先遍历与广度优先遍历其实是属于图算法的一种,多级树可以看做是一种特殊的图,所以多级数的深/广遍历直接套用图结构的遍历方法即可。

    工程中后端通常会用多级树来存储页面表单的各级联动类目,本文提供了深度遍历与广度遍历的示例,在使用时只要根据你的业务需求稍加改动即可。

    我们知道,遍历有递归,非递归两种方式。在工程项目上,一般是禁用递归方式的,因为递归非常容易使得系统爆栈。同时,JVM也限制了最大递归数量,在你的树结构非常深的时候很容易出现StackOverflowError异常,所以最好采用非递归的方式。

    节点模型

    public class Node {
        //值
        public int value;
        //所有的子节点
        public ArrayList<Node> nexts;
    
        public Node(int value) {
            this.value = value;
        }
    }
    

    深度优先遍历

    深度优先搜索英文缩写为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。多级树可以看做一个特殊的图结构,总的来说遍历的方法还是不变的,都是利用栈和Set来进行操作。

    主要步骤:

    1. 准备一个栈结构和一个Set结构的集合,栈用来记录还有孩子没有被遍历到的节点,Set用来记录遍历的历史记录
    2. 将首节点加入到栈和set中
    3. 弹栈拿到首节点
    4. 从首节点开始深度遍历,下面示例代码配合注解近进行理解。
    public static void dfs(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        Stack<Node> stack = new Stack<>();
        HashSet<Node> set = new HashSet<>();
        stack.add(node);
        set.add(node);
        System.out.println(node.value);
        
        while (!stack.isEmpty()) {
            //弹栈获得一个节点
            Node cur = stack.pop();
            //查看这个节点的所有孩子
            for (Node next : cur.nexts) {
                //如果有孩子是之前没有遍历到的,说明这个节点没有深度遍历完
                if (!set.contains(next)) {
                    //此节点与其孩子加入栈与Set中
                    stack.push(cur);
                    stack.push(next);
                    set.add(next);
                    System.out.println(next.value);
                    break;
                }
            }
        }
    }
    

    广度优先遍历

    宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型。对于多级数来说,就是先遍历该节点的所有孩子,然后在遍历孩子节点的所有孩子,先遍历一层再遍历下一次层。

    主要思路就是利用队列来将下一层的所有节点记录下来,然后顺序遍历就可以了。

    public static void bfs(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
        //用来注册已加入队列的节点——>防止重复添加节点
        HashSet<Node> set = new HashSet<>();
        queue.add(node);
        set.add(node);
        while (!queue.isEmpty()) {
            Node cur = queue.poll();
            System.out.println(cur.value);
            //将节点的所有下游节点加入到队列
            for (Node next : cur.nexts) {
                if (!set.contains(next)) {
                    set.add(next);
                    queue.add(next);
                }
            }
        }
    }
    
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