python 广度优先算法

广度优先搜索算法（BFS）是一种用于图形遍历或搜索的算法。它从图的起点开始，逐层地向外扩展搜索，直到找到目标节点或遍历完整个图。BFS使用队列数据结构来维护待访问的节点，以确保按照广度的顺序进行搜索。

在Python中，可以使用deque来创建双端队列，并使用它来实现广度优先搜索算法。下面是实现BFS算法的基本步骤：

1. 创建一个空的双端队列，作为搜索队列。
2. 将起始节点添加到搜索队列中。
3. 创建一个空的集合，用于存储已经被访问过的节点。
4. 当搜索队列不为空时，执行以下操作：
- 从搜索队列的左侧弹出一个节点，作为当前节点。
- 检查当前节点是否是目标节点。如果是，说明找到了目标节点，算法结束。
- 如果当前节点还没有被访问过，则将它的所有邻居节点添加到搜索队列的右侧。
- 将当前节点标记为已访问。
5. 如果搜索队列为空，说明图中不存在目标节点。

在你提供的代码中，实现了一个简单的广度优先搜索算法来检查是否存在一个名为"mangguo"的芒果销售商。搜索开始于节点"you"，通过逐层扩展搜索，检查每个人的朋友是否是芒果销售商，直到找到目标节点或搜索完整个图。

相关问题

python广度优先算法

广度优先搜索算法（BFS）是一种用于遍历或搜索图形或树的算法。它从根节点开始遍历，并逐层扩展到下一层节点，直到找到目标节点或遍历完整个图形。

在Python中，可以使用队列来实现广度优先搜索算法。下面是一个示例代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start_node, target_node):
    visited = set()  # 用于记录已经访问过的节点
    queue = deque()  # 创建一个队列来保存需要遍历的节点
    queue.append(start_node)  # 将起始节点加入队列

    while queue:
        node = queue.popleft()  # 弹出队列中的第一个节点
        if node == target_node:
            return True  # 找到目标节点，返回True

        visited.add(node)  # 将当前节点标记为已访问

        # 将当前节点的邻居节点加入队列
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)

    return False  # 遍历完整个图形后仍未找到目标节点，返回False

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

start_node = 'A'
target_node = 'F'

result = bfs(graph, start_node, target_node)
print(result)  # 输出: True

在上述示例中，我们定义了一个图形（以字典形式表示），然后使用`bfs`函数来执行广度优先搜索。我们从节点'A'开始，目标节点是'F'。最后，我们通过打印结果来检查是否找到了目标节点。

希望这个示例能够帮助你理解Python中的广度优先搜索算法。如果有任何疑问，请随时提问！

python 深度优先算法

深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种图搜索算法，也可以用来搜索树结构。它会从起点开始，沿着一条路径一直搜索到底，直到不能再继续为止，然后返回到上一个节点，继续搜索下一个路径。这种搜索方式通常使用递归实现。

在Python中，可以使用深度优先搜索算法来计算二叉树的深度。具体的实现可以参考剑指Offer中的55题，题目描述为：给定一个二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（包括根节点和叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。

下面是一个Python代码示例，用于计算二叉树的深度：

class TreeNode:
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None

class Solution:
    def maxDepth(self, root):
        if root is None:
            return 0
        else:
            left_height = self.maxDepth(root.left)
            right_height = self.maxDepth(root.right)
            return max(left_height, right_height) + 1

在这个代码中，我们定义了一个TreeNode类来表示二叉树的节点。然后，我们使用一个Solution类来实现maxDepth方法，该方法接收一个二叉树的根节点作为参数。如果根节点为空，表示到达了叶节点的下一层，因此返回0。否则，我们递归地计算左子树和右子树的最大深度，并返回较大值再加上1，代表当前节点所在路径的深度。

这就是Python中的深度优先搜索算法，可以用于计算二叉树的深度。