python DFS

深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索图（或树）的算法。它从起始节点开始，逐步探索图中的分支路径，直到无法继续前进时回溯到上一个节点，然后尝试其他分支路径。

以下是使用Python实现DFS算法的示例代码：

def dfs(graph, start):
    visited = []  # 记录已访问的节点
    stack = [start]  # 使用栈存储待访问的节点

    while stack:
        node = stack.pop()  # 弹出栈顶节点
        if node not in visited:
            visited.append(node)
            neighbors = graph[node]  # 获取当前节点的邻居节点
            stack.extend(neighbors)  # 将邻居节点加入栈中

    return visited

在这个示例中，`graph` 是一个表示图的字典，其中每个键表示一个节点，对应的值是一个列表，表示与该节点相邻的节点。`start` 是起始节点。

你可以根据自己的需求修改该代码。希望这能帮助到你！如果有任何疑问，请随时问我。

相关问题

python dfs

深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索图或树的算法。在Python中，可以通过递归或使用栈来实现DFS。

以下是使用递归实现DFS的示例代码：

 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)

# 示例图graph = {
 'A': ['B', 'C'],
 'B': ['A', 'D', 'E'],
 'C': ['A', 'F'],
 'D': ['B'],
 'E': ['B', 'F'],
 'F': ['C', 'E']
}

dfs(graph, 'A')

这段代码中，`dfs` 函数接受一个图和一个起始节点作为参数，并使用递归的方式进行DFS遍历。`visited` 参数是一个集合，用于记录已经访问过的节点。

在每次递归调用中，我们将当前节点添加到 `visited` 集合中，并打印该节点。然后，对于当前节点的每个邻居节点，如果邻居节点尚未被访问过，则递归调用 `dfs` 函数。

运行上述代码，将以深度优先的方式遍历示例图，并打印遍历的节点顺序为：A, B, D, E, F, C。

希望能帮助到你！如果有任何问题，请随时问我。

python dfs bfs

在Python中，DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）可以通过使用列表和字典来实现。在DFS中，我们使用栈来保存遍历的节点，而在BFS中，我们使用队列来保存节点。下面是一些Python代码示例：

1. BFS的实现：

graph = {
    "A": ["B", "C"],
    "B": ["A", "C", "D"],
    "C": ["A", "B", "D", "E"],
    "D": ["B", "C", "E", "F"],
    "E": ["C", "D"],
    "F": ["D"]
}

def BFS(graph, s):
    queue = []
    queue.append(s)
    seen = []
    seen.append(s)
    while len(queue) > 0:
        vertex = queue.pop(0)
        nodes = graph[vertex]
        for node in nodes:
            if node not in seen:
                queue.append(node)
                seen.append(node)
        print(vertex)

BFS(graph, "A")

2. DFS的实现：

def DFS(graph, s):
    stack = []
    stack.append(s)
    seen = []
    seen.append(s)
    while len(stack) > 0:
        vertex = stack.pop()
        nodes = graph[vertex]
        for node in nodes:
            if node not in seen:
                stack.append(node)
                seen.append(node)
        print(vertex)

DFS(graph, "A")

对于BFS，我们还可以通过添加一个映射表（字典）来记录从起始点到其他所有点的路径。下面是一个对BFS的扩展，使用字典来记录父节点的信息，从而实现找到最短路径的功能：

def BFS(graph, s):
    queue = []
    queue.append(s)
    seen = []
    seen.append(s)
    parent = {s: None}
    while len(queue) > 0:
        vertex = queue.pop(0)
        nodes = graph[vertex]
        for node in nodes:
            if node not in seen:
                queue.append(node)
                seen.append(node)
                parent[node = vertex
        print(vertex)
    return parent

parent = BFS(graph, "A")
v = "E"
while v != None:
    print(v)
    v = parent[v]

希望这些代码能够帮助你理解Python中的DFS和BFS算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python BFS和DFS算法](https://blog.csdn.net/qq_43540763/article/details/115144191)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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