广度 python 最短

广度优先搜索是一种常用的图遍历算法，也适用于树结构，是一种无权图算法。广度优先搜索从起始节点开始，首先访问所有与起始节点直接相连的节点，然后逐层扩展，即依次访问与当前层节点相邻的下一层节点，直到遍历完所有可达节点。

在实现广度优先搜索算法时，可以使用 Python 中的队列来保存待访问的节点，保证按照先进先出的顺序进行访问。具体实现如下：

1. 创建一个空队列，并将起始节点放入队列中；
2. 创建一个空集合，用于记录已访问的节点；
3. 判断队列是否为空，如果为空，则遍历结束，返回结果；
4. 从队列中取出一个节点；
5. 如果该节点已被访问过，则跳过该节点，继续下一次循环；
6. 将该节点标记为已访问；
7. 将与该节点直接相连的未访问节点放入队列中；
8. 重复步骤 3-7。

通过以上步骤，可以逐层遍历整个图或树结构，保证先访问离起始节点较近的节点，然后逐渐扩展到离起始节点较远的节点。

由于 Python 提供了丰富的数据结构和内置函数的支持，使用 Python 实现广度优先搜索算法相对简单，代码量较少。因此，相对来说，用 Python 实现广度优先搜索算法最短。

相关问题

广度优先搜索最短路径python

可以使用以下代码实现广度优先搜索最短路径：

from collections import deque

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, state, parent=None, action=None):
        self.state = state
        self.parent = parent
        self.action = action
        
    def expand(self, problem):
        # 扩展节点
        return [Node(next_state, self, action) for action, next_state in problem.result(self.state)]
        
# 定义问题类
class Problem:
    def __init__(self, initial, goal):
        self.initial = initial  # 初始状态
        self.goal = goal  # 目标状态
    
    def result(self, state):
        # 返回可执行的所有操作及其结果状态
        # state 表示当前状态
        actions = []
        for i in range(len(state)):
            for j in range(len(state[i])):
                if state[i][j] == 0:  # 找到空格
                    if i > 0:
                        actions.append(('up', self.swap(state, i, j, i-1, j)))
                    if i < len(state)-1:
                        actions.append(('down', self.swap(state, i, j, i+1, j)))
                    if j > 0:
                        actions.append(('left', self.swap(state, i, j, i, j-1)))
                    if j < len(state[i])-1:
                        actions.append(('right', self.swap(state, i, j, i, j+1)))
        return actions
    
    def swap(self, state, i1, j1, i2, j2):
        # 交换两个位置的值
        new_state = []
        for i in range(len(state)):
            new_state.append(list(state[i]))
        new_state[i1][j1], new_state[i2][j2] = new_state[i2][j2], new_state[i1][j1]
        return tuple(map(tuple, new_state))
    
# 广度优先搜索
def bfs(problem):
    # 创建初始节点
    start_node = Node(problem.initial)
    if problem.goal_test(start_node.state):
        return start_node
    frontier = deque([start_node])  # 双端队列作为队列使用
    explored = set()  # 已探索过的状态
    while frontier:
        node = frontier.popleft()  # 取出队头节点
        explored.add(node.state)  # 加入已探索集合
        for child in node.expand(problem):  # 扩展节点
            if child.state not in explored and child not in frontier:  # 如果该节点未探索且不在队列中
                if problem.goal_test(child.state):  # 如果该节点为目标状态
                    return child
                frontier.append(child)  # 将该节点加入队列
    return None  # 未找到解

# 测试
initial_state = ((2, 8, 3), (1, 6, 4), (7, 0, 5))
goal_state = ((1, 2, 3), (8, 0, 4), (7, 6, 5))
problem = Problem(initial_state, goal_state)
solution = bfs(problem)

if solution is not None:
    path = [solution]
    node = solution
    while node.parent is not None:
        path.append(node.parent)
        node = node.parent
    path.reverse()
    print('路径长度:', len(path)-1)
    for node in path:
        print(node.state)
else:
    print('未找到解')

该代码实现了一个 8 数码难题的求解，使用广度优先搜索算法找到最短路径。

代码中，`Node` 类表示一个节点，包含当前状态、父节点和与父节点的转移操作。初始节点通过 `Problem` 类的 `initial` 属性传入。`Problem` 类包含初始状态和目标状态，并实现了节点扩展方法 `result` 和目标测试方法 `goal_test`。`bfs` 函数则是广度优先搜索实现，使用了双端队列作为队列，并用集合记录已探索过的状态。当扩展出的节点未在已探索集合中且未在队列中时，将其加入队列。当队列为空时，表示未找到解。

最后，当找到解时，通过父节点回溯求出路径，并输出每个节点的状态。路径长度即为节点数减一。如果未找到解，输出未找到解。

python迷宫最短

抱歉，引用内容中没有提到Python解决迷宫最短路径的算法。但是，可以使用广度优先搜索算法来解决迷宫最短路径问题。具体步骤如下：
1. 将起点加入队列中。
2. 当队列不为空时，取出队首元素。
3. 如果该元素为终点，则返回路径长度。
4. 否则，将该元素的未访问相邻节点加入队列中，并标记为已访问。
5. 重复步骤2-4，直到找到终点或队列为空。

下面是Python代码实现：

from collections import deque

def bfs(maze, start, end):
    queue = deque([start])
    visited = set([start])
    directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
    steps = 0
    while queue:
        size = len(queue)
        for i in range(size):
            x, y = queue.popleft()
            if (x, y) == end:
                return steps
            for dx, dy in directions:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if 0 <= nx < len(maze) and 0 <= ny < len(maze[0]) and (nx, ny) not in visited and maze[nx][ny] == 1:
                    queue.append((nx, ny))
                    visited.add((nx, ny))
        steps += 1
    return -1