在實際生產中，遇到一個技術問題，在整個攻堅的過程中，回看的時候，才發現自己寫了一個廣度優先搜尋的動態規劃。這裡把過程記錄下來，原始碼是貼不出來了，但是可以把解決的思路記錄下來。

需求：寫一個查詢介面，去資料庫查表，把所有查詢出來的資料，整合到一個數據結構中，返回給前端展示。這個介面查詢的資料，是樹形結構，樹有6層，每個層級之間的節點，不會互相呼叫，都是上一層呼叫下一層，這樣的關係。有一個鮮明的特點是，第一層，假設是A層，第二層，假設是B層，那麼A1可以呼叫B1、B2、B3；A2可以呼叫B1、B3、B4，以此類推，一直到最後一層，都是這樣的關係，下一層的同一個節點，會被上一層，重複多次呼叫。記住這裡重複

遇到的問題：

一開始的時候，我是按照慣性，依次迴圈遍歷每個層級，在每一層迴圈中，把遍歷到的每個節點都去資料庫查一遍。整個資料庫的查詢，耗時長達107s。

迴圈的層級太多，是一個問題；大量的呈指數級上升的重複查詢，也是一個問題。

解決辦法：

深度優先-改廣度優先

每一層級的查詢，程式碼相似度都很高，如果按照慣性，肯定是寫深度優先查詢，這樣邏輯是順暢的，但是有一個問題，深度優先搜尋，都是迴圈巢狀迴圈，一層一層嵌進去，這樣程式碼無法複用，所以為了程式碼塊的複用，我把深度優先改成了廣度優先搜尋。把當前的迴圈層級，在整個迴圈體外面，設一個變數dic_（資料型別儲存介質），把當前迴圈的每個元素，進行去重，存入dic_，待迴圈結束，拿著dic_，開始下一層的迴圈，不斷複用即可。這樣，就沒有巢狀的多層迴圈了，時間複雜度O（5*n），廣度優先搜尋，跟深度優先比較起來，時間複雜度也降下來。同時解決了程式碼複用以及時間複雜度降低兩個維度的問題。

動態規劃

在整個迴圈體中，設定中間儲存介質，把所有遍歷過的節點都存進去，在迴圈的時候，增加一層攔截判斷，如果該節點，已經被遍歷過，就continue，繼續遍歷下一個節點資料，這樣，就是動態規劃的實現。在迴圈中，設定中間儲存單元，這是動態規劃的本質。這樣就避免了大量重複的資料庫查詢，效率瞬間提升十幾倍。到這一步做完，整個資料庫查詢的耗時從107s，降到8.24s。

到此，動態規劃的厲害，可見一斑。果然，名不虛傳，經此一遭，深刻認識到了演算法的強大。還是要好好學習啊。