宜宾网站建设公司

深度优先和广度优先

准备数据结构

在进行广度优先和深度优先查找前，先定义一个数据结构。这里我用二叉树，每个节点的定义如下：

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class Node(object):
    def __init__(self, item, left=None, right=None):
        self.item = item
        self.left = left
        self.right = right

    def __str__(self):
        return '%s' % self.item

生成二叉树

下面的代码从命令行接收参数，递归的生成一个指定深度的满二叉树。

counter = 0

def create_tree(deep):
    if deep < 0:
        return None
    global counter
    counter += 1
    root = Node(counter, deep)
    root.left = create_tree(deep-1)
    root.right = create_tree(deep-1)
    return root

if __name__ == '__main__':
    import sys
    s = sys.argv[1]
    n = s.isdigit() and int(s)  # 不是数字就是False，False就是0
    r = create_tree(n)
    print(r, r.left, r.right)

示例尽量简单，这里就用了全局变量。

深度优先

深度优先可以用递归的方法来实现。上面创建的时候也是使用递归来创建的，所以创建节点的顺序也是深度优先。
所以这里再写一个递归函数，遍历每个节点并且打印出来：

def print_tree(root):
    if root is None:
        return
    print(root)
    print_tree(root.left)
    print_tree(root.right)

if __name__ == '__main__':
    import sys
    s = sys.argv[1]
    n = s.isdigit() and int(s)  # 不是数字就是False，False就是0
    r = create_tree(n)
    print_tree(r)

这里节点是按创建的顺序输出的，因为创建的时候也是这样的一个递归的逻辑。

前序遍历
这个是二叉树的概念，上面的例子就是前序遍历。
前序遍历：根结点 ---> 左子树 ---> 右子树
有前序遍历，就还有中序和后序

中序遍历
中序遍历：左子树---> 根结点 ---> 右子树

def print_tree(root):
    if root is None:
        return
    print_tree(root.left)
    print(root)  # 根节点这句移到中间
    print_tree(root.right)

后序遍历
后序遍历：左子树 ---> 右子树 ---> 根结点

def print_tree(root):
    if root is None:
        return
    print_tree(root.left)
    print_tree(root.right)
    print(root)

广度优先

实现广度优先，只需要操作列表就可以了。遍历列表里的每一个元素，输出该元素并把子元素添加到一个新的列表里，给下一次遍历来操作：

def print_tree(l):
    work = [l]
    while len(work) > 0:
        items, work = work, []  # 复制一份用于遍历，并把自己清空，接收下一次要遍历的元素
        for i in items:
            if i is None:
                continue
            print(i)
            work.append(i.left)
            work.append(i.right)

层次遍历
相对于二叉树的前序遍历，这个遍历的方法叫层次遍历。

爬虫示例

网页爬虫的核心是解决图的遍历。对于网络爬虫，一般使用的就是广度优先的遍历。
下面的示例，从命令行接收url，把这个url下的所有链接打印出来。然后继续对这些链接发起请求，打印链接，一直循环下去：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin

def extract(url):
    """向给定的url发起GET请求，
    解析HTML，返回其中存在的链接
    """
    try:
        response = requests.get(url, timeout=0.1)  # 注意这里设置了超时时间
    except Exception:
        return False
    if not response.ok:
        return False
    global deep
    print("DEEP:", deep, url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, features='html.parser')
    targets = soup.find_all('a')
    links = []
    for i in targets:
        links.append(urljoin(url, i.attrs.get('href')))
    return links

def breadth_first(urls):
    seen = {}  # 记录去重的字典
    global deep
    while len(urls) > 0:
        deep += 1
        items, urls = urls, []
        for i in items:
            if not seen.get(i):
                seen.setdefault(i, True)
                links = extract(i)
                if links:
                    urls.extend(links)  # 向列表尾部添加多个元素

deep = 0

if __name__ == '__main__':
    import sys
    breadth_first(sys.argv[1:])  # http://lab.scrapyd.cn/ 这个站点用来做实验不错

部分执行结果：

$ python 5crawl.py http://lab.scrapyd.cn/
DEEP: 1 http://lab.scrapyd.cn/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/57.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E8%89%BA%E6%9C%AF/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E5%90%8D%E7%94%BB/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/55.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/29.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E6%9C%A8%E5%BF%83/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/28.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E6%B3%B0%E6%88%88%E5%B0%94/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%94%9F%E6%B4%BB/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/27.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E6%99%BA%E6%85%A7/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/1/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/2/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/3/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/4/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/6/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E4%BA%BA%E7%94%9F/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E5%8A%B1%E5%BF%97/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%88%B1%E6%83%85/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%8E%8B%E5%B0%94%E5%BE%B7/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%BB%9D%E4%B8%96%E5%A5%BD%E8%AF%8D/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E8%AF%8D/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn
DEEP: 2 http://www.scrapyd.cn
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/26.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/25.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/24.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/23.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/22.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/page/5/

理论上这个程序会把所有可达的网页都访问到，或者内存耗尽。
现在的内存也没那么块能耗尽。然后互联网也是无限延伸的，基本上就是没完没了了。
不过实际上，遇到某个下载的链接就会卡住了。这个不是这篇的重点，就不深究了。


分享标题：深度优先和广度优先
文章链接：http://ybzwz.com/article/joddgc.html

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