结果不对呀，输出的结果应该都是顶点开始，以最后一个节点为结束才对吧？

是的，你说得对。我之前理解有误，非常抱歉。输出的结果应该是从起点到终点的路径，而不是只输出起点和终点。因此，我们需要对代码进行修改。以下是修改后的代码：

def dfs(u, target, visited, graph, path):
    visited[u] = True
    path.append(u)
    if u == target:
        print(path)
    else:
        for v in graph[u]:
            if not visited[v]:
                dfs(v, target, visited, graph, path)
    path.pop()
    visited[u] = False

def find_path_dfs(graph, start, target):
    visited = {v: False for v in graph}
    path = []
    dfs(start, target, visited, graph, path)

修改后的代码会输出起点到终点的路径。

相关问题

已知一个带权有向图，其存储结构为邻接表结构 ，设计一算法，由键盘输入数据，建立邻接表，并将其输出。 用例说明： 第一行输入图的顶点数； 第二行输入顶点信息； 第三行以后，按照顺序，每个顶点对应一行，按行输入该顶点对应边的信息（位置 1 权值 1 位置 2 权值 2 ……. ，以 -1 结束）。 输出格式中，代表链表节点的信息是：（边）权值，参见下面用例。

以下是一个实现该算法的Python代码：

class Node:
    def __init__(self, val, weight):
        self.val = val
        self.weight = weight
        self.next = None

class Graph:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.adj = [None] * n

    def add_edge(self, u, v, w):
        node = Node(v, w)
        node.next = self.adj[u]
        self.adj[u] = node

    def print_graph(self):
        for i in range(self.n):
            print(f"Vertex {i}: ", end="")
            node = self.adj[i]
            while node:
                print(f"({node.val}, {node.weight}) -> ", end="")
                node = node.next
            print("None")

n = int(input("请输入图的顶点数："))
graph = Graph(n)

print("请输入顶点信息：")
vertices = input().split()

print("请按行输入每个顶点对应的边信息（以-1结束）：")
for i in range(n):
    print(f"请输入顶点{i}的边信息：")
    edges = input().split()
    j = 1
    while edges[j] != "-1":
        v = int(edges[j - 1])
        w = int(edges[j])
        graph.add_edge(i, v, w)
        j += 2

graph.print_graph()

这个算法的基本思路是，定义一个`Node`类表示链表节点，包含节点值、边权值和指向下一个节点的指针。然后定义一个`Graph`类表示图，包含图的顶点数和邻接表。在输入每个顶点对应的边信息时，将每条边添加到起点对应的链表中。最后输出每个顶点对应的链表即可。

编程要求 输入 多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。第二行到第m+1行每行有两个整数h和k，代表边依附的两个顶点。第m+2行有一个整数d，代表从d开始遍历。当n和m都等于0时，输入结束。 输出 每组数据输出一行，为深度优先搜索的遍历结果。每两个数字之间用空格隔开。

好的，这是一个深度优先搜索（DFS）遍历图的问题，以下是代码实现：

def dfs(cur, visited, graph, res):
    visited[cur] = True
    res.append(cur)
    for next_node in graph[cur]:
        if not visited[next_node]:
            dfs(next_node, visited, graph, res)

while True:
    n, m = map(int, input().split())
    if n == 0 and m == 0:
        break
    graph = [[] for _ in range(n+1)]
    for i in range(m):
        h, k = map(int, input().split())
        graph[h].append(k)
        graph[k].append(h)
    d = int(input())
    visited = [False] * (n+1)
    res = []
    dfs(d, visited, graph, res)
    print(" ".join(str(x) for x in res))

以上代码中，dfs函数接收当前节点cur，已经访问过的节点列表visited，节点之间的关系图graph和遍历结果列表res作为参数。将当前节点cur标记为已经访问过，将其加入遍历结果列表res。然后，遍历当前节点cur所能到达的所有节点，如果这些节点中存在一个未被访问过的节点next_node，则递归调用dfs函数以遍历next_node节点。最后，将遍历结果列表res中的元素按顺序输出。

在主程序中，首先读入顶点个数n和边数m，如果n和m均为0，则退出循环。接下来，对于每条边，读入边依附的两个顶点h和k，并在关系图graph中将节点h和节点k相连接。最后，读入起始遍历节点d，将已经访问过的节点列表visited初始化为全False，将遍历结果列表res初始化为空列表，调用dfs函数以遍历从起点d开始能够到达的所有节点，并将遍历结果输出。