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树或图的算法。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

节点进行深度优先搜索的顺序

概况

类别：	搜索算法
数据结构：	图
时间复杂度：	$O(b^m)$
空间复杂度：	$O(bm)$
最佳解：	否
完全性：	是
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

节点进行广度优先搜索的顺序

概况

类别：	搜索算法
数据结构：	图
时间复杂度：	$O(\|V\|+\|E\|) = O(b^d)$
空间复杂度：	$O(\|V\|+\|E\|) = O(b^d)$
最佳解：	是
完全性：	是

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

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