2个回答
2013-09-06
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A.不使用递归:
import java.io.File;
import java.util.LinkedList;
public class FileSystem {
public static void main(String[] args) {
long a = System.currentTimeMillis();
LinkedList list = new LinkedList();
File dir = new File("c:\\java\\");
File file[] = dir.listFiles();
for (int i = 0; i < file.length; i++) {
if (file[i].isDirectory())
list.add(file[i]);
else
System.out.println(file[i].getAbsolutePath());
}
File tmp;
while (!list.isEmpty()) {
tmp = list.removeFirst();
if (tmp.isDirectory()) {
file = tmp.listFiles();
if (file == null)
continue;
for (int i = 0; i < file.length; i++) {
if (file[i].isDirectory())
list.add(file[i]);
else
System.out.println(file[i].getAbsolutePath());
}
} else {
System.out.println(tmp.getAbsolutePath());
}
}
System.out.println(System.currentTimeMillis() - a);
}
}
import java.io.File;
import java.util.LinkedList;
public class FileSystem {
public static void main(String[] args) {
long a = System.currentTimeMillis();
LinkedList list = new LinkedList();
File dir = new File("c:\\java\\");
File file[] = dir.listFiles();
for (int i = 0; i < file.length; i++) {
if (file[i].isDirectory())
list.add(file[i]);
else
System.out.println(file[i].getAbsolutePath());
}
File tmp;
while (!list.isEmpty()) {
tmp = list.removeFirst();
if (tmp.isDirectory()) {
file = tmp.listFiles();
if (file == null)
continue;
for (int i = 0; i < file.length; i++) {
if (file[i].isDirectory())
list.add(file[i]);
else
System.out.println(file[i].getAbsolutePath());
}
} else {
System.out.println(tmp.getAbsolutePath());
}
}
System.out.println(System.currentTimeMillis() - a);
}
}
2013-09-06
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java遍历啊 不知道这个和数据结构的是否不一样 我只知道数据结构中 的遍历
二叉树遍历算法
1.中序遍历的递归算法定义:
若二叉树非空,则依次执行如下操作:
(1)遍历左子树;
(2)访问根结点;
(3)遍历右子树。
2.先序遍历的递归算法定义:
若二叉树非空,则依次执行如下操作:
(1) 访问根结点;
(2) 遍历左子树;
(3) 遍历右子树。
3.后序遍历得递归算法定义:
若二叉树非空,则依次执行如下操作:
(1)遍历左子树;
(2)遍历右子树;
(3)访问根结点。
二叉树遍历算法
1.中序遍历的递归算法定义:
若二叉树非空,则依次执行如下操作:
(1)遍历左子树;
(2)访问根结点;
(3)遍历右子树。
2.先序遍历的递归算法定义:
若二叉树非空,则依次执行如下操作:
(1) 访问根结点;
(2) 遍历左子树;
(3) 遍历右子树。
3.后序遍历得递归算法定义:
若二叉树非空,则依次执行如下操作:
(1)遍历左子树;
(2)遍历右子树;
(3)访问根结点。
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