深度优先python

深度优先搜索（DFS）是一种常用的图遍历算法，也可以用于树结构的遍历。在 Python 中，我们可以使用递归或者栈来实现深度优先搜索。

下面是一个使用递归实现的深度优先搜索的示例：

def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    print(start)

    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            dfs(graph, neighbor, visited)

这里，`graph` 是一个表示图的字典，键表示节点，值表示与该节点相邻的节点列表。`start` 是起始节点，`visited` 是一个记录已访问节点的集合。

我们可以调用 `dfs(graph, start)` 来执行深度优先搜索，并打印访问顺序。

注意，上述示例中没有处理非连通图和环的情况。在实际应用中，我们可能需要额外的处理来应对这些情况。

希望对你有所帮助！如果你有更多问题，请继续提问。

相关问题

广度优先深度优先python 代码实现

好的，下面是Python实现广度优先搜索和深度优先搜索的示例代码：

广度优先搜索：

from collections import deque

def bfs(graph, start, end):
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited = set()

    while queue:
        node = queue.popleft()
        if node == end:
            return True
        visited.add(node)
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
    return False

深度优先搜索：

def dfs(graph, start, end, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    if start == end:
        return True
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            if dfs(graph, neighbor, end, visited):
                return True
    return False

这里的`graph`是一个字典，表示图的邻接表，`start`是起点，`end`是终点。广度优先搜索使用了双端队列`deque`，深度优先搜索使用了递归。

深度优先搜索 python

深度优先搜索（Depth First Search, DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在Python中，可以使用递归或栈来实现深度优先搜索。

以下是一个使用递归实现深度优先搜索的示例代码：

def dfs(graph, node, visited):
    if node not in visited:
        print(node)
        visited.add(node)
        neighbors = graph[node]
        for neighbor in neighbors:
            dfs(graph, neighbor, visited)

# 示例图的邻接表表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

visited = set()
dfs(graph, 'A', visited)

这段代码会按照深度优先的顺序遍历并打印图中的节点。其中，`graph` 是图的邻接表表示，`node` 是当前节点，`visited` 是已经访问过的节点集合。在每次递归调用时，我们检查当前节点是否已经被访问过，如果没有，则将其加入到已访问集合中，并递归地对其未访问的邻居节点进行深度优先搜索。

希望这个示例对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。