运用深度优先和广度优先算法获取更多的信息
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运用深度优先和广度优先算法获取更多的信息
我平时会看很多的文章，这些文章成为我不断的创作的重要的灵感来源和信息收集的来源，因此，我对于信息的收集和整理也颇为关注，只为收获更多的信息。
在实际的阅读当中，我会采用深度与广度优先结合的方式，来遍历我所看的文章、图书，从而获得一个更大范围要阅读的内容。
主题 · 深度优先遍历
我的阅读往往是从某一个主题开始的，通过搜索引擎，找到搜索引擎当中排行靠前的文章，作为我的主题文章。
搜索获得主题文章
在阅读主题文章时，我会进行广度优先遍历，将文章当中提到的关联文章、参考链接用新标签页面打开放在后台，等待稍后处理完当前页面再进行阅读。这个时候，我阅读的文章就会从原本的一篇文章，变为 1 + 3 篇文章；
在阅读完主题文章后，再依次阅读其相关文章 A、B、C。并在 A、B、C 的基础上，进一步挖掘相关文章 D、E、 F、G、H。此时，我阅读的文章变为了 1+3+5。
现在，我要读的文章就从一开始的一篇主题文章变为了共计 8 篇文章，获取了 8 倍的信息。如果此时我的问题已经得到了解决，那么我就可以对这些信息进行收拢和汇总，达成我的目标。如果此时问题没有得到解决，则可以继续进行广度优先遍历，进行进一步的挖掘。
此外，如果到了某一层发现不再有相关的文章可以查看，则可以退回到搜索引擎，从第二篇开始重新进行主题级别的深度优先遍历。
作者 · 广度优先遍历
当我完成了当前主题的研究时，此时我仍然保有 8 篇文章的链接。窗口依然没有关闭，此时我会进行作者级别的广度优先遍历。
我会从当前的文章当中跳转到博客的归档页面或首页，从首页开始逐篇阅读下去，直到读完某篇博客。
基于之前开的 8 个不同的页面，可以进一步广度优先各博客主的文章，并在感兴趣的文章当中进行进一步的深度优先遍历，来查看更多的内容。
长此以往，你会发现，自己要看的文章越来越多。当然，你也可以收集到越来越多的信息。
本条目发布于2022年8月5日。属于学习、随笔分类，被贴了 学习方法 标签。
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