Python的BFS模板
时间: 2023-05-13 21:05:51 浏览: 161
以下是Python的BFS模板:
```
from collections import deque
def bfs(start, target):
queue = deque()
queue.append(start)
visited = set()
visited.add(start)
step = 0
while queue:
size = len(queue)
for i in range(size):
cur = queue.popleft()
if cur == target:
return step
for next_node in cur.children():
if next_node not in visited:
queue.append(next_node)
visited.add(next_node)
step += 1
return -1
```
这是一个基本的BFS模板,可以用于解决许多问题,包括寻找最短路径等。
相关问题
python BFS算法模板
以下是 Python 中 BFS(广度优先搜索)算法的模板:
```python
def bfs(graph, start):
visited = set() # 用集合记录已经访问过的节点
queue = [start] # 用队列存储遍历的节点
while queue:
node = queue.pop(0) # 取出队列中的第一个节点
if node not in visited:
visited.add(node)
# 将当前节点的未访问过的邻居节点加入队列
queue.extend([neighbor for neighbor in graph[node] if neighbor not in visited])
return visited
```
其中,`graph` 是一个字典,用于存储图的邻接表。字典的键表示节点,字典的值是与该节点相邻的节点列表。`start` 是起始节点。
该算法使用了集合来记录已经访问过的节点,队列则用于存储遍历的节点。在每一轮迭代中,取出队列中的第一个节点,并将该节点的未访问过的邻居节点加入队列中。如果队列为空,则说明已经遍历完了整张图。最后返回遍历过的节点集合。
python算法模板dfs和bfs
好的,以下是 Python 中 DFS 和 BFS 的代码模板。
DFS 模板:
```python
def dfs(node, visited, graph):
# 判断当前节点是否已经访问过
if visited[node]:
return
# 标记当前节点为已访问
visited[node] = True
# 处理当前节点
process(node)
# 遍历当前节点的邻居节点
for neighbor in graph[node]:
# 递归访问邻居节点
dfs(neighbor, visited, graph)
```
BFS 模板:
```python
from collections import deque
def bfs(start, graph):
# 创建队列,并将起始节点入队
queue = deque([start])
# 创建 visited 数组,用于标记每个节点是否访问过
visited = [False] * (len(graph) + 1)
# 标记起始节点为已访问
visited[start] = True
# 队列不为空时循环
while queue:
# 取出队头节点
node = queue.popleft()
# 处理当前节点
process(node)
# 遍历当前节点的邻居节点
for neighbor in graph[node]:
# 如果邻居节点未被访问过,则将其入队并标记为已访问
if not visited[neighbor]:
queue.append(neighbor)
visited[neighbor] = True
```
其中,DFS 和 BFS 的输入参数都是一个图和起始节点。对于 DFS,使用一个 visited 数组记录每个节点是否访问过,在访问节点时递归访问其邻居节点,直到所有连通节点都被访问过为止。对于 BFS,使用一个队列来存储待访问的节点,在访问节点时先处理当前节点,再将其邻居节点加入队列中,并标记为已访问,直到队列为空为止。
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