Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法示例

概述本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法。分享给大家供大家参考，具体如下：

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法。分享给大家供大家参考，具体如下：

根据维基百科的伪代码实现：

广度优先BFS：

使用队列，集合

标记初始结点已被发现，放入队列

每次循环从队列d出一个结点

将该节点的所有相连结点放入队列，并标记已被发现

通过队列，将迷宫路口所有的门打开，从一个门进去继续打开里面的门，然后返回前一个门处

""" procedure BFS(G,v) is   let Q be a queue   Q.enqueue(v)   label v as discovered   while Q is not empty    v ← Q.dequeue()    procedure(v)    for all edges from v to w in G.adjacentEdges(v) do      if w is not labeled as discovered        Q.enqueue(w)        label w as discovered"""def procedure(v):  passdef BFS(G,v0):  """ 广度优先搜索 """  q,s = [],set()  q.extend(v0)  s.add(v0)  while q:  # 当队列q非空    v = q.pop(0)    procedure(v)    for w in G[v]:   # 对图G中顶点v的所有邻近点w      if w not in s: # 如果顶点 w 没被发现        q.extend(w)        s.add(w)  # 记录w已被发现

深度优先DFS

使用 栈，集合

初始结点入栈

每轮循环从栈中d出一个结点，并标记已被发现

对每个d出的结点，将其连接的所有结点放到队列中

通过栈的结构，一步步深入挖掘

""""Pseudocode[edit]input: A graph G and a vertex v of GOutput: All vertices reachable from v labeled as discoveredA recursive implementation of DFS:[5]1 procedure DFS(G,v):2   label v as discovered3   for all edges from v to w in G.adjacentEdges(v) do4     if vertex w is not labeled as discovered then5       recursively call DFS(G,w)A non-recursive implementation of DFS:[6]1 procedure DFS-iterative(G,v):2   let S be a stack3   S.push(v)4   while S is not empty5      v = S.pop()6      if v is not labeled as discovered:7        label v as discovered8        for all edges from v to w in G.adjacentEdges(v) do9          S.push(w)"""def DFS(G,v0):  S = []  S.append(v0)  label = set()  while S:    v = S.pop()    if v not in label:      label.add(v)      procedure(v)      for w in G[v]:        S.append(w)

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

总结

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