BFS图搜索 python
时间: 2023-11-12 07:59:00 浏览: 31
好的,关于 BFS 图搜索的 Python 实现,可以参考以下代码:
```python
from collections import deque
def bfs(graph, start):
visited = set()
queue = deque([start])
while queue:
vertex = queue.popleft()
if vertex not in visited:
visited.add(vertex)
queue.extend(graph[vertex] - visited)
return visited
```
其中,`graph` 是一个字典,表示图的邻接表;`start` 是起始节点。
相关问题
python实现BFS广度优先搜索
可以使用Python实现BFS广度优先搜索算法,具体实现方法可以参考以下代码:
```
from collections import deque
def bfs(graph, start, end):
# 创建一个队列,用于存储待访问的节点
queue = deque()
# 将起始节点加入队列
queue.append(start)
# 创建一个集合,用于存储已访问的节点
visited = set()
# 从起始节点开始搜索
while queue:
# 取出队列中的第一个节点
node = queue.popleft()
# 如果该节点已经访问过,跳过本次循环
if node in visited:
continue
# 将该节点标记为已访问
visited.add(node)
# 如果找到了目标节点,返回True
if node == end:
return True
# 将该节点的所有邻居节点加入队列
for neighbor in graph[node]:
queue.append(neighbor)
# 如果搜索完所有节点都没有找到目标节点,返回False
return False
# 示例代码
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'D', 'E'],
'C': ['A', 'F'],
'D': ['B'],
'E': ['B', 'F'],
'F': ['C', 'E']
}
start = 'A'
end = 'F'
print(bfs(graph, start, end))
```
以上是我作为CSDN开发的C知道的回答,希望能够帮到您。
BFS python
BFS(广度优先搜索)是一种用于图形遍历的算法,它从起始节点开始,逐层扩展搜索,直到找到目标节点或遍历完整个图形。下面是一个使用Python实现BFS的示例代码:
```python
from collections import deque
def bfs(graph, start):
visited = set()
queue = deque([start])
while queue:
node = queue.popleft()
print(node)
if node not in visited:
visited.add(node)
neighbors = graph[node]
queue.extend(neighbors)
# 示例图形
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['F'],
'D': [],
'E': ['F'],
'F': ['G'],
'G': []
}
bfs(graph, 'A')
```
这段代码通过使用`deque`队列来实现BFS。它从起始节点开始,将其加入队列中并标记为已访问。然后,它循环遍历队列,弹出队列中的节点并打印。接着,将该节点的未访问邻居加入队列中,并将当前节点标记为已访问。这个过程会持续进行,直到队列为空。