广度优先搜索和深度优先搜索是图遍历的两种算法,广度和深度的区别在于对节点的遍历顺序不同。广度优先算法的遍历顺序是由近及远,先看到的节点先遍历。 接下来使用python实现广度优先搜索并找到最短路径: from collections import deque from collections import namedtuple def bfs(start_node, end_node, graph): # 开...
实现稀疏连接图的更空间高效的方法是使用邻接表。在邻接表实现中,我们保存 Graph 对象中的所有顶点的主列表,然后图中的每个顶点对象维护连接到的其他顶点的列表。 在我们的顶点类的实现中,我们将使用字典而不是列表,其中字典键是顶点,值是权重。 邻接表实现的优点是它允许我们紧凑地表示稀疏图。 邻接表还允许我们容...
在Python中,可以通过递归或者栈来实现树的深度优先搜索,通过队列来实现树的广度优先搜索。 首先,定义一个TreeNode类表示树节点: class TreeNode: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None 复制代码 接下来,定义一个函数来实现深度优先搜索: def dfs(node): if...
Python实现图的⼴度和深度优先路径搜索算法 ⽬录 前⾔ 1. 图理论 1.1 图的概念 1.2 定义图 1.3 图的抽象数据结构 2. 图的存储实现 2.1 邻接矩阵 2.2 编码实现邻接矩阵 3. 搜索路径 3.1 ⼴度优先搜索 3.2 深度优先搜索算法 4. 总结 前⾔ 图是⼀种抽象数据结构，本质和树结构是⼀样...
深度优先搜索策略从递归型结构中获得了一些最重要的属性。一旦我们在一个节点上启动了这一个操作,我们就得确保自己能在相关操作继续写去之前遍历完其他所有我们能到达的节点。其实任何递归函数都是可以用迭代操作来重写的。一种方法就是用我们自己的栈来模拟调用栈。