python深度优先搜索模板

以下是 Python 的深度优先搜索模板：

visited = set()

def dfs(node):
    # 如果节点已经被访问过，直接返回
    if node in visited:
        return
    
    # 访问当前节点
    visited.add(node)
    
    # 处理当前节点
    # ...
    
    # 递归访问当前节点的邻居节点
    for neighbor in node.neighbors:
        dfs(neighbor)

这是一个基本的深度优先搜索模板，其中 visited 是一个集合，用于记录已经访问过的节点。在 dfs 函数中，首先判断当前节点是否已经被访问过，如果是，则直接返回；否则，将当前节点加入 visited 集合中，并处理当前节点。然后，递归访问当前节点的邻居节点。

相关问题

python深度优先搜索算法

以下是Python中深度优先搜索算法的示例：

# 创建图的类
class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}

    # 添加边
    def add_edge(self, node, neighbor):
        if node not in self.graph:
            self.graph[node] = []
        self.graph[node].append(neighbor)

    # 深度优先搜索函数
    def dfs(self, start, visited=None):
        if visited is None:
            visited = set()
        visited.add(start)
        print(start, end=' ')
        for next in self.graph[start] - visited:
            self.dfs(next, visited)
        return visited

# 创建图实例
g = Graph()
# 添加边
g.add_edge('A', 'B')
g.add_edge('A', 'C')
g.add_edge('B', 'D')
g.add_edge('B', 'E')
g.add_edge('C', 'F')
# 执行深度优先搜索
print("深度优先搜索结果:")
g.dfs('A')

这段代码创建了一个图的类，然后添加了一些边，并执行了深度优先搜索算法。在这个示例中，我们从节点'A'开始进行深度优先搜索，输出结果为'A B D E C F'。

头歌python深度优先搜索

深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种常用的图遍历算法，也可以应用于树的遍历。在Python中，可以使用递归或者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, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    print(start, end=" ")

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

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

# 从节点A开始进行深度优先搜索
dfs(graph, 'A')

输出结果为：A B D E F C