C#treeview节点搜索(递归与非递归)

C#treeview节点搜索(递归与非递归)
C#treeview节点搜索(递归与非递归)

winform怎么查找TreeView的树节点?递归和非递归方法,在TreeView查找某一节点,通常有两种方法,一种是递归的,一种不是递归,但都是深度优先算法。其中,非递归方法效率高些,而递归算法要简洁一些。

第一种,递归算法,代码如下:

private TreeNode FindNode( TreeNode tnParent, string strValue )

{

if( tnParent == null ) return null;

if( tnParent.Text == strValue ) return tnParent;

TreeNode tnRet = null;

foreach( TreeNode tn in tnParent.Nodes )

{

tnRet = FindNode( tn, strValue );

if( tnRet != null ) break;

}

return tnRet;

}

第二种,非递归算法,代码如下:

private TreeNode FindNode( TreeNode tnParent, string strValue )

{

if( tnParent == null ) return null;

if( tnParent.Text == strValue ) return tnParent;

else if( tnParent.Nodes.Count == 0 ) return null;

TreeNode tnCurrent, tnCurrentPar;

//Init node

tnCurrentPar = tnParent;

tnCurrent = tnCurrentPar.FirstNode;

while( tnCurrent != null && tnCurrent != tnParent )

{

while( tnCurrent != null )

{

if( tnCurrent.Text == strValue ) return tnCurrent;

else if( tnCurrent.Nodes.Count > 0 )

{

//Go into the deepest node in current sub-path

tnCurrentPar = tnCurrent;

tnCurrent = tnCurrent.FirstNode;

}

else if( tnCurrent != https://www.360docs.net/doc/111005144.html,stNode )

{

//Goto next sible node

tnCurrent = tnCurrent.NextNode;

}

else

break;

}

程序调用,如下:

TreeNode tnRet = null;

foreach( TreeNode tn in yourTreeView.Nodes )

{

tnRet = FindNode( tn, yourValue );

if( tnRet != null ) break;

}

图的深度优先遍历算法课程设计报告

合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2013~2014学年第二学期 课程数据结构与算法 课程设计名称图的深度优先遍历算法的实现 学生姓名陈琳 学号1204091022 专业班级软件工程 指导教师何立新 2014 年9 月 一:问题分析和任务定义 涉及到数据结构遍会涉及到对应存储方法的遍历问题。本次程序采用邻接表的存储方法,并且以深度优先实现遍历的过程得到其遍历序列。

深度优先遍历图的方法是,从图中某顶点v 出发: (1)访问顶点v ; (2)依次从v 的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和v 有路径相通的顶点都被访问; (3)若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止。 二:数据结构的选择和概要设计 设计流程如图: 图1 设计流程 利用一维数组创建邻接表,同时还需要一个一维数组来存储顶点信息。之后利用创建的邻接表来创建图,最后用深度优先的方法来实现遍历。 图 2 原始图 1.从0开始,首先找到0的关联顶点3 2.由3出发,找到1;由1出发,没有关联的顶点。 3.回到3,从3出发,找到2;由2出发,没有关联的顶点。 4.回到4,出4出发,找到1,因为1已经被访问过了,所以不访问。

所以最后顺序是0,3,1,2,4 三:详细设计和编码 1.创建邻接表和图 void CreateALGraph (ALGraph* G) //建立邻接表函数. { int i,j,k,s; char y; EdgeNode* p; //工作指针. printf("请输入图的顶点数n与边数e(以逗号做分隔符):\n"); scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符. for(s=0;sn;s++) { printf("请输入下标为%d的顶点的元素:\n",s); scanf("%c",&(G->adjlist[s].vertex)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符.当后面要输入的是和单个字符有关的数据时候要存贮回车符,以免回车符被误接收。 G->adjlist[s].firstedge=NULL; } printf("请分别输入该图的%d条弧\n",G->e); for(k=0;ke;k++) { printf("请输入第%d条弧的起点和终点(起点下标,终点下标):\n",(k+1)); scanf("%d,%d",&i,&j); p=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); p->adjvex=j; p->next=G->adjlist[i].firstedge; G->adjlist[i].firstedge=p; } } 2.深度优先遍历 void DFS(ALGraph* G,int v) //深度优先遍历 { EdgeNode* p;

深度优先与广度优先

深度优先与广度优先 (一)深度优先搜索的特点是:(1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2- 7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法 (二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。(2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2- 5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。(3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点

的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。(4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。(5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是:(1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。(2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。(3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一

深度优先遍历(邻接矩阵)

上机实验报告 学院:计算机与信息技术学院 专业:计算机科学与技术(师范)课程名称:数据结构 实验题目:深度优先遍历(邻接矩阵)班级序号:师范1班 学号:201421012731 学生姓名:邓雪 指导教师:杨红颖 完成时间:2015年12月25号

一、实验目的: 1﹒掌握图的基本概念和邻接矩阵存储结构。 2﹒掌握图的邻接矩阵存储结构的算法实现。 3﹒掌握图在邻接矩阵存储结构上遍历算法的实现。 二、实验环境: Windows 8.1 Microsoft Visual c++ 6.0 二、实验内容及要求: 编写图的深度优先遍历邻接矩阵算法。建立图的存储结构,能够输入图的顶点和边的信息,并存储到相应存储结构中,而后输出图的邻接矩阵。 四、概要设计: 深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历,是树的先根遍历的推广。假设初始状态是图中所有的顶点未曾被访问,则深度优先遍历可从图的某个顶点V出发,访问此顶点,然后依次从V的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和V有路径相通的顶点都被访问到;若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中的一个未被访问的顶点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。 以图中无向图G4为例,深度优先遍历图的过程如图所示。假设从顶点V1出发进行搜索,在访问了顶点V1后,选择邻接点V2。因为V2未曾访问,则从V2出发进行搜索。依次类推,接着从V4,V8,V5出发进行搜索。在访问了V5之后,由于V5的邻接点已都被访问,则搜索回到V8。由于同样的理由,搜索继续回到V4,V2直至V1,此时由于V1的另一个邻接点为被访问,则搜索又从V1到V3,再继续进行下去。由此得到顶点的访问序列为: V1 V2 V4 V8 V5 V3 V6 V7 五、代码 #include #include #define n 8 #define e 9 typedef char vextype; typedef float adjtype; int visited[n]; //定义结构体

TreeView绑定SQL数据源

使用TreeView绑定SQL数据源 这里采用了在页面一loading就把数据绑到TreeView的各节点的方式,而不是在展开时再作子节点的绑定,因此在点击父节点时就不会有刷新的感觉了。呵呵,代码并没优化....... aspx页面: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Default2.aspx.cs" Inherits="Default2" %> 树形节点绑定

.cs文件: using System; using System.Data; using System.Configuration; using System.Collections; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; using System.Web.UI.WebControls.WebParts; using System.Web.UI.HtmlControls; using System.Data.SqlClient; public partial class Default2 : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { if (!IsPostBack) { BindTree(); } } public void BindTree() { SqlConnection con = new SqlConnection(ConfigurationManager.ConnectionStrings["CreativeConnectionString"].Connectio

深度优先与广度优先

深度优先搜索和广度优先搜索的比较 (一)深度优先搜索的特点是: (1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。 但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 (2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。 (3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。 (4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。 (5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是: (1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。 (2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。 (3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解,一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解,另外一种方法是改进前面深度(或广度)优先搜索算法:找到一个目标后,不是立即退出,而是记录下目标结点的路径和费用,如果有多个目标结点,就加以比较,留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后,才输出记录的最优路径。 (4)广度优先搜索算法,一般需要存储产生的所有结点,占的存储空间要比深度优先大得多,因此程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间得问题。

图的深度优先遍历实验报告

一.实验目的 熟悉图的存储结构,掌握用单链表存储数据元素信息和数据元素之间的关系的信息的方法,并能运用图的深度优先搜索遍历一个图,对其输出。 二.实验原理 深度优先搜索遍历是树的先根遍历的推广。假设初始状态时图中所有顶点未曾访问,则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有与v有路径相通的顶点都被访问到;若此时图有顶点未被访问,则另选图中一个未曾访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。 图的邻接表的存储表示: #define MAX_VERTEX_NUM 20 #define MAXNAME 10 typedef char VertexType[MAXNAME]; typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode *nextarc; }ArcNode; typedef struct VNode{ VertexType data; ArcNode *firstarc;

}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum,arcnum; int kind; }ALGraph; 三.实验容 编写LocateVex函数,Create函数,print函数,main函数,输入要构造的图的相关信息,得到其邻接表并输出显示。 四。实验步骤 1)结构体定义,预定义,全局变量定义。 #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #include"string.h" #define FALSE 0 #define TRUE 1 #define MAX 20 typedef int Boolean; #define MAX_VERTEX_NUM 20

答深度优先搜索算法的特点是

习题 3 1、答:深度优先搜索算法的特点是 ①一般不能保证找到最优解; ②当深度限制不合理时,可能找不到解,可以将算法改为可变深度限制; ③方法与问题无关,具有通用性; ④属于图搜索方法。 宽度优先搜索算法的特点是 ①当问题有解时,一定能找到解; ②当问题为单位耗散值,并且问题有解时,一定能找到最优解; ③效率低; ④方法与问题无关,具有通用性; ⑤属于图搜索方法。 2、答:在决定生成子状态的最优次序时,应该采用深度进行衡量,使深度大的 结点优先扩展。 3、答:(1)深度优先 (2)深度优先 (3)宽度优先 (4)宽度优先 (5)宽度优先 4、答:如果把一个皇后放在棋盘的某个位置后,它所影响的棋盘位置数少,那 么给以后放皇后留下的余地就大,找到解的可能性也大;反之留下的余地就小,找到解的可能性也小。 并不是任何启发函数对搜索都是有用的。 6、讨论一个启发函数h在搜索期间可以得到改善的几种方法。 7、答:最短路径为ACEBDA,其耗散值为15。 8、解:(1)(S,O,S0,G) S:3个黑色板和3个白色板在7个空格中的任何一种布局都是一个状态。 O:①一块板移入相邻的空格; ②一块板相隔1块其他的板跳入空格; ③一块板相隔2块其他的板跳入空格。 S0: B B B W W W G: W W W B B B W W W B B B W W W B B B

W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B (2)1401231231234567333377 =???????????=?P P P (3)定义启发函数h 为每一白色板左边的黑色板数的和。 显然,)()(n h n h *≤,所以该算法具有可采纳性。 又,?? ?≤-=),()()(0)(j i i j n n c n h n h t h ,所以该启发函数h 满足单调限制条件。 9、解: ((( ),( )),( ),(( ),( ))) ((S,( )),( ),(( ),( ))) ((A,( )),( ),(( ),( ))) ((A,S),( ),(( ),( ))) ((A,A),( ),(( ),( ))) ((A),( ),(( ),( ))) (S,( ),(( ),( ))) (A,( ),(( ),( ))) (A,S,(( ),( ))) (A,A,(( ),( ))) (A,(( ),( )))

邻接矩阵的深度优先遍历

#include #include using namespace std; #define INFINITY 32767 #define MAX_VEX 50 #define OK 1 #define FALSE 0 #define TRUE 1 #define ERROR -1 bool *visited; //图的邻接矩阵存储结构 typedef struct { char *vexs; //动态分配空间存储顶点向量 int arcs[MAX_VEX][MAX_VEX]; //邻接矩阵 int vexnum, arcnum; //图的当前定点数和弧数 }Graph; //图G中查找顶点c的位置 int LocateVex(Graph G, char c) { for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i) { if(G.vexs[i] == c) return i; } return ERROR; } //创建无向网 void CreateUDN(Graph &G){ //采用数组(邻接矩阵)表示法,构造无向图G cout << "请输入定点数和弧数:"; cin >> G.vexnum >> G.arcnum; cout << "请输入" << G.vexnum << "个顶点" << endl; G.vexs = (char *) malloc((G.vexnum+1) * sizeof(char)); //需要开辟多一个空间存储'\0' //构造顶点向量 for(int i = 0; i < G.vexnum; i++) { cout << "请输入第" << i+1 << "个顶点:"; cin >> G.vexs[i]; } G.vexs[G.vexnum] = '\0';

采用HierarchicalDataTemplate数据模板和treeview在MVVM模式下实现行政区划树

摘要:采用HierarchicalDataTemplate数据模板和treeview在MVVM模式下实现行政区划树, 支持勾选。勾选父节点,子节点回全部自动勾选;子节点部分勾选时,父节点半勾选;子节点全部勾选时,父节点勾选。反之亦然。 HierarchicalDataTemplate是分层数据模板,通常用于tree,menu等层级控件。 HierarchicalDataTemplate的ItemsSource属性绑定下一级数据源。 Model为行政区数据实体类,通常访问数据库获取数据并构建对象。 ViewModel为界面的抽象模型,表示界面的数据和行为,是Model和View的桥梁。 view就是界面。 一、代码 1、Model using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks;

namespace WpfHierarchicalTemplate { public class District { public int ID { get; set; } public string Xzqhdm { get; set; }//行政区划代码 public string Xzqhmc { get; set; }//行政区划名称 public int Level { get; set; }//级别,0全国,1省,2地市,3县,4,乡镇,5,村 public IList Children { get; set; } public District Parent { get; set; } } } 2、ViewModel using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Collections.ObjectModel; using System.Windows.Media; using System.Windows.Media.Imaging; namespace WpfHierarchicalTemplate { publicclass DistrictNodeViewModel :ModelCommon.NotifyObject { privatebool? isSelected = false; publicbool? IsSelected { get{ return isSelected; } set { isSelected = value; RaisePropertyChanged("IsSelected");

图的深度优先遍历和广度优先遍历

华北水利水电学院数据结构实验报告 20 10 ~20 11 学年第一学期2008级计算机专业 班级:107学号:200810702姓名:王文波 实验四图的应用 一、实验目的: 1.掌握图的存储结构及其构造方法 2.掌握图的两种遍历算法及其执行过程 二、实验内容: 以邻接矩阵或邻接表为存储结构,以用户指定的顶点为起始点,实现无向连通图的深度优先及广度优先搜索遍历,并输出遍历的结点序列。 提示:首先,根据用户输入的顶点总数和边数,构造无向图,然后以用户输入的顶点为起始点,进行深度优先和广度优先遍历,并输出遍历的结果。 三、实验要求: 1.各班学号为单号的同学采用邻接矩阵实现,学号为双号的同学采用邻接表实现。 2.C/ C++完成算法设计和程序设计并上机调试通过。 3.撰写实验报告,提供实验结果和数据。 4.写出算法设计小结和心得。 四、程序源代码: #include #define MaxVerNum 50 struct edgenode { int endver; int inform; edgenode* edgenext; }; struct vexnode { char vertex; edgenode* edgelink; }; struct Graph { vexnode adjlists[MaxVerNum]; int vexnum; int arcnum; }; //队列的定义及相关函数的实现 struct QueueNode

{ int nData; QueueNode* next; }; struct QueueList { QueueNode* front; QueueNode* rear; }; void EnQueue(QueueList* Q,int e) { QueueNode *q=new QueueNode; q->nData=e; q->next=NULL; if(Q==NULL) return; if(Q->rear==NULL) Q->front=Q->rear=q; else { Q->rear->next=q; Q->rear=Q->rear->next; } } void DeQueue(QueueList* Q,int* e) { if (Q==NULL) return; if (Q->front==Q->rear) { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->rear=NULL; } else { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->front->next; } } //创建图 void CreatAdjList(Graph* G) { int i,j,k; edgenode* p1; edgenode* p2;

深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论

一、深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论 (一)深度优先搜索的特点是: (1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。 但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 (2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。 (3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。 (4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。 (5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是: (1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。 (2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。 (3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解,一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解,另外一种方法是改进前面深度(或广度)优先搜索算法:找到一个目标后,不是立即退出,而是记录下目标结点的路径和费用,如果有多个目标结点,就加以比较,留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后,才输出记录的最优路径。 (4)广度优先搜索算法,一般需要存储产生的所有结点,占的存储空间要比深度优先大得多,因此程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间得问题。 (5)比较深度优先和广度优先两种搜索法,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算法法要快些。

采用非递归深度优先遍历算法

2007-05-27 晴 //采用非递归深度优先遍历算法,可以将回溯法表示为一个非递归过程 #include using namespace std; class Knap { friend int Knapsack(int p[],int w[],int c,int n ); //设置友元函数 public: void print() //定义类内函数打印结果 { for(int m=1;m<=n;m++) { cout<

}; private: int Bound(int i); void Backtrack(int i); int c; //背包容量 int n; //物品数 int *w; //物品重量数组int *p; //物品价值数组int cw; //当前重量 int cp; //当前价值 int bestp; //当前最优值int *bestx; //当前最优解int *x; //当前解 }; int Knap::Bound(int i) //装满背包

if(i<=n) b+=p/w*cleft; return b; } void Knap::Backtrack(int i) { if(i>n) { if(bestp

C# 里TreeView绑定数据库实现分类

C# 里TreeView绑定数据库实现分类 分类:导航控件TreeView/Menu/SiteMapPath 2010-03-22 21:33 45人阅读评论(0) 收藏举报 codes=c#] //从数据库中读取数据 SqlConnection con = new SqlConnection("server=127.0.0.1//sqlexpress;uid=sa;"); con.Open(); con.ChangeDatabase("STggggg"); SqlCommand cmd = new SqlCommand("select * from 产品树where NodeType='f'", con); //https://www.360docs.net/doc/111005144.html,mandType = CommandType.StoredProcedure; SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter(cmd); DataSet ds = new DataSet(); try { sda.Fill(ds); } catch { } finally { cmd = null; con.Close(); } //往TreeView中添加树节点 //添加根节点 TreeNode tn = new TreeNode(); tn.Text = "所有产品"; https://www.360docs.net/doc/111005144.html, = "0";//Name作为ID tn.Tag = "0";//Tag作为RootID tn.ImageIndex = 0; tn.SelectedImageIndex = 0; tv.Nodes.Add(tn);//该TreeView命名为tv tv.SelectedNode = tv.TopNode;

深度优先搜索的基本思想

深度优先搜索的基本思想 搜索是人工智能中的一种基本方法,也是信息学竞赛选手所必须熟练掌握的一种方法,它最适合于设计基于一组生成规则集的问题求解任务,每个新的状态的生成均可使问题求解更接近于目标状态,搜索路径将由实际选用的生成规则的序列构成。我们在建立一个搜索算法的时候.首要的问题不外乎两个:以什么作为状态?这些状态之间又有什么样的关系?我们就简单的说一下深度优先搜索的基本思想吧。 如算法名称那样,深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索树。在深度优先搜索中,对于当前发现的结点,如果它还存在以此结点为起点而未探测到的边,就沿此边继续搜索下去,若当结点的所有边都己被探寻过.将回溯到当前结点的父结点,继续上述的搜索过程直到所有结点都被探寻为止。 深度优先搜索在树的遍历中也称作树的先序遍历。对于树而言,深度优先搜索的思路可以描述为: (1)将根结点置为出发结点。 (2)访问该出发结点. (3)依次将出发结点的子结点置为新的出发结点.进行深度优先遍历(执行(2))。 (4)退回上一层的出发结点。 深度优先搜索的具体编程可用递归过程或模拟递归来实现。他们各有各的优缺点。递归形式的程序符合思维习惯.编写起来较容易.但由于递归过程的调用借助较慢的系统栈空间传递参数和存放局部变量,故降低了执行效率。模拟递归使用数组存放堆栈数据,在管理指针和每层选择决策上不如递归容易编程.但一旦熟悉了程序框架,调试起来要比递归程序方便,由于数组一般使用静态内存.访问速度较快,执行效率也较高. 经典例子、找零钱(money.pas) 问题描述:有2n个人排队购一件价为0.5元的商品,其中一半人拿一张1元人民币,另一半人拿一张0.5元的人民币,要使售货员在售货中,不发生找钱困难,问这2n个人应该如何排队?找出所有排队的方案。(售货员一开始就没有准备零钱) 输入: 输入文件money.in仅一个数据n 输出: 输出文件money.out若干行,每行一种排队方案,每种方案前加序号No.i,每种方案0表示持0.5元钞票的人,1表示持1元钞票的人 样例: money.in

VB控件 treeview用法详解

VB TreeView控件使用详解 (2012-06-16 15:08:16) 标签:分类: 第一小时:学习直接用代码将数据填充到树控件中。 为什么要先学习直接用代码将数据填充到树控件中因为这种方法是最简单的,代码也最容易理解,学习树控件,先将这个学会,已经掌握了一半,所以先不要急着想怎么将表中的数据填充到树控件中,在第一小时里,树控件和表完全没有关系。 目的:我们要在树控件中建立如下的一个3层级关系 水果 | |__苹果 | |__红富士 | |__国光 | |__葡萄 |__红提子 |__青提子 解释:水果包含2种,一种是苹果,一种是葡萄,苹果又包含2种,一种是红富士,一种是国光,葡萄也如此。 在这里:“爷”是水果,“父”是苹果,葡萄,“子”是红富士,国光,红提子,青提子。概括如下: 爷(只能有一个):水果 父(这里有2个):父1:苹果;父2:葡萄

子(这里有4个):子1:红富士(父1苹果的子);子2:国光(父1苹果的子);子3:红提子(父2葡萄的子);子4:青提子(父2葡萄的子) 1、新建一个窗体,在窗体上放置两个控件,一个是Treeview,一个是Imagelist 如何找到这两个控件 Treeview控件在“工具箱”的榔头加扳手图标(其他控件)中选“Microsoft Treeview Control,Version " Imagelist控件在“工具箱”的榔头加扳手图标(其他控件)中选“Microsoft Imagelist Control,Version " Treeview控件大家都明白干什么用的,Imagelist控件是干什么用呢原来这个控件是放图标用的,如果你想在树控件中显示图标的,这个图标都将储存在ImageList控件中。 2、设置这两个控件的属性 首先要讲清楚控件的属性设置有2种,一种是设置这个控件在ACCESS中的属性,比如名称等。一种是设置这个控件本身的属性。要设置这个控件在ACCESS中的属性,选中控件后按鼠标右键选“属性”就可以了。跟我们平时设置文本框什么的一样。要设置这个控件本身的属性,只要双击这个控件就可以了。 1)设置Treeview控件在ACCESS中的名称属性,将名称设置为“Treeview" 2)设置Imagelist控件在ACCESS中的名称属性,将名称设置为“Image" 2)设置Imagelist控件本身的属性,双击控件后,在弹出来的设置框中选“Images",单击“Insert Picture"按钮,在你电脑中选择你需要的图标。在“Key:”栏中填入“K1”。其他默认设置不用改。3)设置Treeview控件本身的属性,双击控件后,在弹出来的设置框中选“General”,在这个选项面版中有很多项设置,大多数是设置树控件的显示格式,你自己慢慢研究。这里我们将第一项“Style"选7,在第五项“Imagelist"选项中将我们放置的Imagelist控件“Image"选上。这项设置就将图标和树控件联系了起来。 3、写代码将数据填充到树控件中

数据结构实验报告图的深度优先遍历算法

题目: 图的深度优先遍历算法 一、实验题目 前序遍历二叉树 二、实验目的 ⑴掌握图的逻辑结构; ⑵掌握图的邻接矩阵存储结构; ⑶验证图的邻接矩阵存储及其深度优先遍历操作的实现。 三、实验内容与实现 ⑴建立无向图的邻接矩阵存储; ⑵对建立的无向图,进行深度优先遍历;实验实现 #include #include #define MaxVex 255 #define TRUE 1 #define FALSE 0 typedef char VertexType; typedef int Bool; Bool visited[MaxVex];

typedef struct EdgeNode { int adjvex; struct EdgeNode *next; }EdgeNode; typedef struct VertexNode { VertexType data; EdgeNode *firstedge; }VertexNode,AdjList[MaxVex]; typedef struct Graph{ AdjList adjList; int numVertexes,numEdges; }Graph,*GraphAdjList; typedef struct LoopQueue{ int data[MaxVex]; int front,rear; }LoopQueue,*Queue; void initQueue(Queue &Q){ Q->front=Q->rear=0;

} Bool QueueEmpty(Queue &Q){ if(Q->front == Q->rear){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } Bool QueueFull(Queue &Q){ if((Q->rear+1)%MaxVex == Q->front){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } void EnQueue(Queue &Q,int e){ if(!QueueFull(Q)){ Q->data[Q->rear] = e;

数据结构实验报告(三):实现深度优先搜索与广度优先搜索算法

佛山科学技术学院 实验报告 课程名称数据结构 实验项目实现深度优先搜索与广度优先搜索算法 专业班级 10网络工程2 姓名张珂卿学号 2010394212 指导教师成绩日期 2011年11月16日 一、实验目的 1、通过本实验,掌握图,无向图的基本概念,掌握图的遍历; 2、掌握图的深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS)算法。 二、实验内容 1、建立图的存储方式; 2、图的深度优先搜索算法; 3、图的广度优先搜索算法。 三、实验原理 图的遍历是图的算法中一种非常重要的算法,通过建立图的存储结构,采用深度优先搜索与广度优先搜索算法可以进行图的遍历; 深度优先遍历是树的先根遍历的推广,是将某一条枝上的所有节点都搜索到了之后,才转向搜索另一条枝上的所有节点; 广度优先遍历与深度优先遍历的区别在于:广度优先遍历是以层为顺序,将某一层上的所有节点都搜索到了之后才向下一层搜索。 四、实验步骤 1.建立图的存储结构; 2.输入图的基本接点与信息,初始化图; 3.编写图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索算法(BFS)程序; 4.采用菜单形式进行显示与选择。 5.测试数据和结果显示 (1)从键盘输入顶点数和边数; (2)输入顶点信息; (3)输入边的信息,以(a,b)的形式输入边的信息,构建一个无向图; (4)对此无向图进行深度优先搜索和广度优先搜索,并输出正确的序列。 五、程序源代码及注释 /******************************* *采用邻接表的存储结构 *构建无向图 *图的创建过程中暂不支持重复验证,

因此不能对一条边进行重复定义 ******************************/ #include #include #include #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode* nextarc; //InfoType* info; }ArcNode; /********************************* *链表结点的结构用于创建栈或是队列 ********************************/ typedef struct LinkNode{ ArcNode* parc; //存储指针地址 struct LinkNode* next; //指向一下个结点 }LinkNode; typedef struct VNode{ char cData; //顶点元素值 ArcNode* firstarc; //指向第一条依附于该点的边}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct { AdjList vertices; int vexnum; //图的当前顶点数和弧数 int arcnum; }ALGraph; int Visited[MAX_VERTEX_NUM]; /********************************* *将生成的图打印出来以便确认正确性 ********************************/ int PrintCheck(ALGraph* pag) { int i; ArcNode* p;

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