python 广度优先算法
时间: 2023-11-07 13:52:32 浏览: 48
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。
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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:
```python
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:
```python
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。