python 的图搜索

图搜索是一种用于在图数据结构中寻找特定节点或路径的算法。Python中有多种图搜索算法的实现，其中最常见的包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用DFS和BFS在图中进行搜索：

# 使用邻接表表示图
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

# 深度优先搜索
def dfs(graph, start, visited):
    visited.add(start)
    print(start, end=' ')

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

# 广度优先搜索
from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = deque([start])
    visited.add(start)

    while queue:
        node = queue.popleft()
        print(node, end=' ')

        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)

# 测试DFS和BFS
print("DFS:")
dfs(graph, 'A', set())

print("\nBFS:")
bfs(graph, 'A')

这是一个简单的例子，图的表示方式使用了邻接表。你可以根据自己的需求来调整代码以适应不同的图结构。