python 如何实现dfs

Python 可以使用递归函数来实现深度优先搜索（DFS）算法。它将搜索树分解为两个部分：“发现”过程和“探索”过程。“发现”过程会找到新的可能有用的节点，而“探索”过程会递归地去搜索这些新发现的节点，以达到最终目标。

相关问题

用python实现dfs遍历

可以使用以下Python代码实现深度优先搜索（DFS）遍历：
def dfs(graph, start, visited=None):
if visited is None:
visited = set()
visited.add(start)
for next in graph[start] - visited:
dfs(graph, next, visited)
return visited

怎么样Python实现dfs和bfs爬行策略

在Python中，深度优先搜索（DFS，Depth First Search）和广度优先搜索（BFS，Breadth First Search）通常用于网络爬虫（Web Crawling）中的节点遍历。以下是简单的Python实现：

### 深度优先搜索（DFS）

from collections import deque

def dfs(graph, start):
    visited = set()
    stack = [start]
    
    while stack:
        vertex = stack.pop()  # 弹出栈顶元素
        if vertex not in visited:
            print(vertex)       # 访问节点
            visited.add(vertex)
            
            # 添加未访问的邻居到栈顶
            neighbors = graph[vertex] if isinstance(graph[vertex], list) else graph[vertex].neighbors
            for neighbor in neighbors:
                if neighbor not in visited:
                    stack.append(neighbor)

# 示例用法：
graph = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': ['F'], 'D': [], 'E': [], 'F': []}
dfs(graph, 'A')

### 广度优先搜索（BFS）

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = deque([start])  # 使用双端队列存储节点
    
    while queue:
        vertex = queue.popleft()  # 弹出队首元素
        if vertex not in visited:
            print(vertex)       # 访问节点
            visited.add(vertex)
            
            # 将未访问的邻居添加到队列尾部
            neighbors = graph[vertex] if isinstance(graph[vertex], list) else graph[vertex].neighbors
            for neighbor in neighbors:
                if neighbor not in visited:
                    queue.append(neighbor)

# 示例用法：
graph = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': ['F'], 'D': [], 'E': [], 'F': []}
bfs(graph, 'A')

在这两个示例中，`graph`是一个表示网络结构的字典，其中键是节点名，值可以是列表（表示有向图）或包含邻居的属性（表示无向图）。`start`是开始遍历的起始节点。