动态规划+广度优先搜索，实战经验总结

 

在实际生产中，遇到一个技术问题，在整个攻坚的过程中，回看的时候，才发现自己写了一个广度优先搜索的动态规划。这里把过程记录下来，源代码是贴不出来了，但是可以把解决的思路记录下来。

需求：写一个查询接口，去数据库查表，把所有查询出来的数据，整合到一个数据结构中，返回给前端展示。这个接口查询的数据，是树形结构，树有6层，每个层级之间的节点，不会互相调用，都是上一层调用下一层，这样的关系。有一个鲜明的特点是，第一层，假设是A层，第二层，假设是B层，那么A1可以调用B1、B2、B3；A2可以调用B1、B3、B4，以此类推，一直到最后一层，都是这样的关系，下一层的同一个节点，会被上一层，重复多次调用。记住这里重复的问题。

 

遇到的问题：

一开始的时候，我是按照惯性，依次循环遍历每个层级，在每一层循环中，把遍历到的每个节点都去数据库查一遍。整个数据库的查询，耗时长达107s。

循环的层级太多，是一个问题；大量的呈指数级上升的重复查询，也是一个问题。

 

解决办法：

深度优先-改广度优先

每一层级的查询，代码相似度都很高，如果按照惯性，肯定是写深度优先查找，这样逻辑是顺畅的，但是有一个问题，深度优先搜索，都是循环嵌套循环，一层一层嵌进去，这样代码无法复用，所以为了代码块的复用，我把深度优先改成了广度优先搜索。把当前的循环层级，在整个循环体外面，设一个变量dic_（数据类型存储介质），把当前循环的每个元素，进行去重，存入dic_，待循环结束，拿着dic_，开始下一层的循环，不断复用即可。这样，就没有嵌套的多层循环了，时间复杂度O（5*n），广度优先搜索，跟深度优先比较起来，时间复杂度也降下来。同时解决了代码复用以及时间复杂度降低两个维度的问题。

动态规划

在整个循环体中，设置中间存储介质，把所有遍历过的节点都存进去，在循环的时候，增加一层拦截判断，如果该节点，已经被遍历过，就continue，继续遍历下一个节点数据，这样，就是动态规划的实现。在循环中，设置中间存储单元，这是动态规划的本质。这样就避免了大量重复的数据库查询，效率瞬间提升十几倍。到这一步做完，整个数据库查询的耗时从107s，降到8.24s。

 

到此，动态规划的厉害，可见一斑。果然，名不虚传，经此一遭，深刻认识到了算法的强大。还是要好好学习啊。