深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是两种常用的图遍历算法,用于在图中搜索目标节点或遍历图的所有节点。本篇博客将介绍DFS和BFS算法的基本概念,并通过实例代码演示它们的应用。 😃😄 ️ ️ ️ 1. 深度优先搜索( DFS )算法概述 ...
目录 收起 DFS 节点定义 前序遍历 中序遍历 后序遍历 BFS 这里记录一下dfs和bfs使用循环方法的python代码(递归较为简单),包括二叉树和多叉树 二叉树的简单记忆方法: dfs用栈 前:先visit,然后放入右子树,再放入左子树 中:不断放入左子树,弹出栈顶visit,再转向右子树 后:取栈顶,如果没被访问过并且有左...
如果您能用图的处理方式来规范化某个问题,即使这个问题本身看上去并不像个图问题,也能使您离解决问题更进一步。 在众多图算法中,我们常会用到一种非常实用的思维模型--遍历(traversal):对图中所有节点的探索及访问操作。 图的一些相关概念: 简单图(Simple graph):无环并且无平行边的图. 路(path):内部点互不...
首先,我们来看一下BFS和DFS的算法步骤。下面的表格展示了BFS和DFS的算法步骤: 3. 代码实现 3.1 BFS算法实现 下面是使用Python实现BFS算法的代码,代码中的注释会解释每一行的作用: defbfs(graph,start,end):visited=set()# 创建一个集合用于存储已访问的节点queue=[]# 创建一个空队列queue.append(start)# 将起...
def BFS(graph, s): queue = [] queue.append(s) seen = set() seen.add(s) while len(queue) > 0: vetex = queue.pop(0) nodes = graph[vetex] for w in nodes: if w not in seen: queue.append(w) seen.add(w) print(vetex) def DFS(graph, s): stack = [] stack.append(s) see...
def BFS(graph, s): queue = [] queue.append(s) #向list添加元素,用append() seen = set() # 此处为set, python里set用的是hash table, 搜索时比数组要快。 seen.add(s) #向set添加函数,用add() while (len(queue) > 0): vertex = queue.pop(0) #提取队头 nodes = graph[vertex] #获得...
BFS的运行结果如下所示 明显可见,深度优先更快到达目标点,而广度优先遍历的节点远多于深度优先,但是就结果而见,深度优先的路径并非是最优的,这是由计算时间换取的精度代价。 大家可以下载PythonRobotics包并运行文件PathPlanning/DepthFirstSearch...
'F':['D']} import queue defBFS(graph,s):queue=[]#用数组表示队列 queue.append(s)seen=set()#存放已经遍历过的节点 seen.add(s)whilelen(queue)>0:vetex=queue.pop(0)#区别:python中队列和栈都用数组表示,队列取队头pop(0),弹栈为pop()nodes=graph[vetex]forwinnodes:ifw notinseen:queue.appe...
本文讲解下图论基础及深度优先遍历(DFS)、广度优先遍历(BFS)。 1、图论基础 图论(Graph Theory)是离散数学的一个分支,图(Graph)是由点集合和这些点之间的连线组成,其中点被称为:顶点(Vertex/Node/Point),点与点之间的连线则被称为:边(Edge/Arc/Link)。记为,G = (V, E)。