图的深度遍历python

在图的深度优先遍历中，我们从图的某个节点开始，沿着节点的边走到尽可能深的位置，然后再回溯并访问其他的节点。我们可以使用栈来帮助我们实现深度优先遍历。

下面是一个 Python 代码示例，实现了深度优先遍历的基本流程：

def dfs(graph, start):
  visited, stack = set(), [start]
  while stack:
    vertex = stack.pop()
    if vertex not in visited:
      visited.add(vertex)
      stack.extend(graph[vertex] - visited)
  return visited

其中，`graph` 是一个字典，表示图中节点之间的边。`start` 是遍历的起始节点。

算法的基本流程是：

1. 将起始节点加入栈中。
2. 取出栈顶节点，如果它没有被访问过，就将它标记为已访问。
3. 将该节点的所有相邻节点加入栈中，但要排除已经访问过的节点。
4. 重复步骤 2 和 3，直到栈为空。

该算法最后会返回所有访问过的节点的列表。

相关问题

图的深度优先遍历python

以下是Python中图的深度优先遍历的实现方法：

# 定义一个图类
class Graph:
    def __init__(self, graph_dict=None):
        if graph_dict is None:
            graph_dict = {}
        self.__graph_dict = graph_dict

    # 添加节点
    def add_node(self, node):
        if node not in self.__graph_dict:
            self.__graph_dict[node] = []

    # 添加边
    def add_edge(self, edge):
        edge = set(edge)
        (node1, node2) = tuple(edge)
        if node1 in self.__graph_dict:
            self.__graph_dict[node1].append(node2)
        else:
            self.__graph_dict[node1] = [node2]

    # 深度优先遍历
    def dfs(self, start, visited=None):
        if visited is None:
            visited = set()
        visited.add(start)
        print(start)
        for next_node in self.__graph_dict[start]:
            if next_node not in visited:
                self.dfs(next_node, visited)

# 创建一个图实例
graph = Graph()

# 添加节点
graph.add_node('A')
graph.add_node('B')
graph.add_node('C')
graph.add_node('D')
graph.add_node('E')

# 添加边
graph.add_edge(('A', 'B'))
graph.add_edge(('B', 'C'))
graph.add_edge(('C', 'D'))
graph.add_edge(('D', 'E'))
graph.add_edge(('E', 'A'))

# 深度优先遍历
graph.dfs('A')

输出结果为：

A
B
C
D
E

有向图的深度优先遍历python

有向图的深度优先遍历（Depth First Search, DFS）是一种用于遍历图的算法。它从图中的一个顶点开始，沿着一条路径尽可能深地访问图中的顶点，直到无法继续前进为止，然后回溯到前一个顶点，继续探索其他路径。以下是一个用Python实现有向图深度优先遍历的示例代码：

# 定义有向图类
class DirectedGraph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}

    # 添加边
    def add_edge(self, start, end):
        if start in self.graph:
            self.graph[start].append(end)
        else:
            self.graph[start] = [end]

    # 深度优先遍历
    def dfs(self, start):
        visited = set()  # 记录已访问的节点

        def dfs_helper(node):
            visited.add(node)
            print(node, end=" ")  # 输出节点值

            if node in self.graph:
                for neighbor in self.graph[node]:
                    if neighbor not in visited:
                        dfs_helper(neighbor)

        dfs_helper(start)

# 创建有向图对象
graph = DirectedGraph()

# 添加边
graph.add_edge('A', 'B')
graph.add_edge('A', 'C')
graph.add_edge('B', 'D')
graph.add_edge('B', 'E')
graph.add_edge('C', 'F')

# 深度优先遍历
print("深度优先遍历结果：")
graph.dfs('A')

运行以上代码，输出结果为：A B D E C F