
Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法之圖的廣度優(yōu)先與深度優(yōu)先搜索算法示例
本文實(shí)例講述了Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法之圖的廣度優(yōu)先與深度優(yōu)先搜索算法。分享給大家供大家參考,具體如下:
根據(jù)維基百科的偽代碼實(shí)現(xiàn):
廣度優(yōu)先BFS:
使用隊(duì)列,集合
標(biāo)記初始結(jié)點(diǎn)已被發(fā)現(xiàn),放入隊(duì)列
每次循環(huán)從隊(duì)列彈出一個(gè)結(jié)點(diǎn)
將該節(jié)點(diǎn)的所有相連結(jié)點(diǎn)放入隊(duì)列,并標(biāo)記已被發(fā)現(xiàn)
通過隊(duì)列,將迷宮路口所有的門打開,從一個(gè)門進(jìn)去繼續(xù)打開里面的門,然后返回前一個(gè)門處
"""
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):
pass
def BFS(G,v0):
""" 廣度優(yōu)先搜索 """
q, s = [], set()
q.extend(v0)
s.add(v0)
while q: # 當(dāng)隊(duì)列q非空
v = q.pop(0)
procedure(v)
for w in G[v]: # 對(duì)圖G中頂點(diǎn)v的所有鄰近點(diǎn)w
if w not in s: # 如果頂點(diǎn) w 沒被發(fā)現(xiàn)
q.extend(w)
s.add(w) # 記錄w已被發(fā)現(xiàn)
深度優(yōu)先DFS
使用 棧,集合
初始結(jié)點(diǎn)入棧
每輪循環(huán)從棧中彈出一個(gè)結(jié)點(diǎn),并標(biāo)記已被發(fā)現(xiàn)
對(duì)每個(gè)彈出的結(jié)點(diǎn),將其連接的所有結(jié)點(diǎn)放到隊(duì)列中
通過棧的結(jié)構(gòu),一步步深入挖掘
""""
Pseudocode[edit]
Input: A graph G and a vertex v of G
Output: All vertices reachable from v labeled as discovered
A recursive implementation of DFS:[5]
1 procedure DFS(G,v):
2 label v as discovered
3 for all edges from v to w in G.adjacentEdges(v) do
4 if vertex w is not labeled as discovered then
5 recursively call DFS(G,w)
A non-recursive implementation of DFS:[6]
1 procedure DFS-iterative(G,v):
2 let S be a stack
3 S.push(v)
4 while S is not empty
5 v = S.pop()
6 if v is not labeled as discovered:
7 label v as discovered
8 for all edges from v to w in G.adjacentEdges(v) do
9 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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