浅谈深度优先和广度优先(scrapy-redis)

首先先谈谈深度优先和广度优先的定义

深度优先搜索算法英语:Depth-First-Search,DFS)是一种用于遍历或搜索算法。沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。

 

深度优先搜索
节点搜索的顺序
节点进行深度优先搜索的顺序
概况
类别: 搜索算法
数据结构:
时间复杂度: {\displaystyle O(b^{m})}O(b^m)
空间复杂度: {\displaystyle O(bm)}O(bm)
最佳解:
完全性:
其他: b - 分支系数
m - 图的最大深度

 

广度优先搜索算法英语:Breadth-First-Search,缩写为BFS),又译作宽度优先搜索,或横向优先搜索,是一种图形搜索算法。简单的说,BFS是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。广度优先搜索的实现一般采用open-closed表。

广度优先搜索
节点搜索的顺序
节点进行广度优先搜索的顺序
概况
类别: 搜索算法
数据结构:
时间复杂度: {\displaystyle O(|V|+|E|)=O(b^{d})}O(|V|+|E|) = O(b^d)
空间复杂度: {\displaystyle O(|V|+|E|)=O(b^{d})}O(|V|+|E|) = O(b^d)
最佳解:
完全性:

 

 

通俗的讲:

深度优先:一个一个节点往下找,不找兄弟节点,每一个深度一个节点,先进去的后出来

广度优先:横向取值,一个节点有关联其他的节点,一同被取出来,一个深度多个节点,先进去的先出来

在settings里面的配置:

from   scrapy_redis.queue import PriorityQueue,FifoQueue,LifoQueue
先进先出:广度优先
SCHEDULER_QUEUE_CLASS='scrapy_redis.queue.FifoQueue'
后进先出:深度优先
SCHEDULER_QUEUE_CLASS='scrapy_redis.queue.LifoQueue'
优先级队列:
SCHEDULER_QUEUE_CLASS='scrapy_redis.queue.PriorityQueue'
优先级队列里面也有深度优先和广度优先:

requets.priority=1   广度优先
requets.priority=1   深度优先

 

实现原理:

from scrapy_redis import queue

prio=1

depth = response.meta['depth'] + 1

requets.priority-=depth*self.prio

每一次循环,depth加1
同一个深度可以找到很多url(兄弟节点)

如果是1的话,广度优先

广度优先:
depth 优先级
1 -1
1 -1
1 -1
2 -2

从深度为1的开始往下找,优先级也越大
重点:深度越小,优先级越小

def push(self, request):
"""Push a request"""
data = self._encode_request(request)
score = -request.priority##取反,注意

......

优先级队列:
放进队列里面:
反一下
1 1
1 1
1 1
2 2
......

print('这里优先级是',score)
print(request.meta.get('depth'))
# We don't use zadd method as the order of arguments change depending on
# whether the class is Redis or StrictRedis, and the option of using
# kwargs only accepts strings, not bytes.
self.server.execute_command('ZADD', self.key, score, data)
#按照分值来看


def pop(self, timeout=0):
"""
Pop a request
timeout not support in this queue class
"""
# use atomic range/remove using multi/exec
##开启事物
pipe = self.server.pipeline()
pipe.multi()
##取第一个值出来,拿出一个删除一个
pipe.zrange(self.key, 0, 0).zremrangebyrank(self.key, 0, 0)
results, count = pipe.execute()
if results:
return self._decode_request(results[0])

最终pop是按照这个优先级来取值的,优先级越小的越先被取出来,优先级从小多大取值
总结:就是深度越小,优先级越小,越先被取出来>>广度优先(先进先出,横向取值)

 

深度优先:
先进后出:一个一个节点的往下面执行

深度越大,优先级越小,越先被pop出来

深度优先类似,就不多说了

....................

 

posted @ 2018-11-14 02:04  风不再来  阅读(2622)  评论(1编辑  收藏  举报