用python 写一个felury算法
时间: 2023-08-31 21:32:19 浏览: 110
### 回答1:
答:Python 的 Felury 算法非常简单,只需要在给定的元组序列中搜索最小值即可。首先,初始化一个字典,其中键为元组,值为无穷大。然后,从给定的元组序列中搜索最小值,并将其存入字典中。最后,返回字典中最小值对应的元组。
### 回答2:
Felury算法(Fleury's Algorithm)是一种用于找出欧拉回路(Eulerian circuit)的算法。欧拉回路是指一条可以遍历图中每条边一次且只一次的闭合路径。
实现Felury算法的Python代码如下:
```python
def fleury_algorithm(graph, start):
# 深拷贝图,避免修改原图
g = graph.copy()
circuit = [start] # 存储欧拉回路的路径
while len(g) > 0:
current = circuit[-1] # 当前访问的节点
neighbors = g[current] # 当前节点的邻居
if len(neighbors) == 0:
# 当前节点没有邻居,将其从路径中移除
circuit.pop()
else:
# 遍历当前节点的所有邻居
for neighbor in neighbors:
# 判断移除当前邻居后是否为连通图
if not is_bridge(g, current, neighbor):
break
# 移除当前边
g[current].remove(neighbor)
g[neighbor].remove(current)
# 将当前邻居加入路径
circuit.append(neighbor)
return circuit
def is_bridge(graph, u, v):
# 判断移除边(u, v)后,图是否为连通图
visited = set()
stack = [u]
while stack:
node = stack.pop()
if node not in visited:
visited.add(node)
stack.extend(graph[node])
return v not in visited
# 示例使用
graph = {
'A': ['B', 'C', 'D'],
'B': ['A', 'C'],
'C': ['A', 'B', 'D'],
'D': ['A', 'C']
}
start_node = 'A'
euler_circuit = fleury_algorithm(graph, start_node)
print(euler_circuit)
```
以上代码实现了Felury算法。它使用了邻接表表示图,通过深度优先搜索来判断移除某条边后图的连通性。若连通,则移除该边,并将相邻节点添加到路径中,直到所有边都被访问过。最终返回的路径即为欧拉回路。
### 回答3:
Felury算法是一种用于寻找整数的质因数的算法,它是一种较为简单但高效的算法。下面是使用Python语言实现Felury算法的示例代码:
```python
def felury(n):
factors = []
i = 2
while i * i <= n:
if n % i:
i += 1
else:
n //= i
factors.append(i)
if n > 1:
factors.append(n)
return factors
# 测试代码
num = int(input("请输入一个正整数:"))
factors = felury(num)
print(f"{num}的质因数为:{factors}")
```
代码中的`felury`函数接受一个正整数作为参数,然后使用循环从最小的质数2开始,逐步地找出它的质因数,并将这些质因数添加到一个列表中。在每一次循环中,如果给定的整数能够整除当前的质数,就将该质数作为一个质因数,并将整数除以该质数。直到整数变为1或者大于根号n时停止循环。最后,如果整数大于1,说明它本身就是一个质因数。运行结果会打印出给定整数的质因数列表。
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