### 行きがけ順(上から左下へ)
下のような木構造の場合、左から順に 0 -> 1 -> 3 -> 4 -> 2 -> 5 -> 6 と探索していく。
0
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3 4 5 6
これは、再帰処理を行う。
struct Tree { node: Vec<[i32; 2]>, } fn search(pos: usize) { let tree = Tree { node: vec![[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8],[9, 10], [11, 12], [13, 14], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0],[0, 0],[0, 0],[0, 0],[0, 0]]}; println!("{}", pos); for i in tree.node[pos] { if i != 0 { search(i.try_into().unwrap()); } } } fn main() { search(0); }
Finished `dev` profile [unoptimized + debuginfo] target(s) in 0.01s
Running `target/debug/rust`
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### 帰りがけ順(子ノード優先して上へ)
下のような木構造の場合、左から順に 3 -> 4 -> 1 -> 5 -> 6 -> 2 -> 0 と子ノードから順番に探索していく。一番上が一番最後になる。
0
1 2
3 4 5 6
fn search(pos: usize) { let tree = Tree { node: vec![[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8],[9, 10], [11, 12], [13, 14], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0],[0, 0],[0, 0],[0, 0],[0, 0]]}; for i in tree.node[pos] { if i != 0 { search(i.try_into().unwrap()); } } println!("{}", pos); } fn main() { search(0); }
Finished `dev` profile [unoptimized + debuginfo] target(s) in 0.68s
Running `target/debug/rust`
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6
2
0
### 通りがけ順(子ノードから上下上下)
下のような木構造の場合、左から順に 3 -> 1 -> 4 -> 0 -> 5 -> 2 -> 6 と子ノードから順番に探索していく。一番右の子ノードが一番最後になる。
0
1 2
3 4 5 6
fn search(pos: usize) { let tree = Tree { node: vec![[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8],[9, 10], [11, 12], [13, 14], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0],[0, 0],[0, 0],[0, 0],[0, 0]]}; if tree.node[pos][0] != 0 && tree.node[pos][1] != 0 { search(tree.node[pos][0].try_into().unwrap()); println!("{}", pos); search(tree.node[pos][1].try_into().unwrap()); } else if tree.node[pos][0] != 0 || tree.node[pos][1] != 0 { search(tree.node[pos][0].try_into().unwrap()); println!("{}", pos); } else { println!("{}", pos); } } fn main() { search(0); }
Finished `dev` profile [unoptimized + debuginfo] target(s) in 0.26s
Running `target/debug/rust`
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最初のif文では子ノードがあれば左を再帰処理、自信をprintして右を再帰処理
2つ目のif文ではどちらかに子ノードがあれば左を再帰処理
2つ目のif文では子ノードがないので自身をprint
帰りがけは完全に子ノードからボトムアップだが、通りがけは左からツリーを作っていくような順番だ。
Treeの中から一つだけ探したい場合は、幅優先探索が最も早い。
全ての答えを見つける時、決められた深さまで探索する時は、深さ優先探索がよく使われる。
基本ロジックはわかったので、応用編を試してみたいですな。