把注释中文改成英文

时间: 2023-07-01 11:21:24 浏览: 50
Sure, here are the algorithms with comments in English: ### Depth-First Search Algorithm ```python # Define a graph class class Graph: def __init__(self, vertices): self.vertices = vertices self.adjacency_list = [[] for _ in range(vertices)] self.visited = [False] * vertices def add_edge(self, u, v): self.adjacency_list[u].append(v) def dfs(self, start, end): # Mark the start node as visited self.visited[start] = True # Traverse the neighbors of the start node for i in self.adjacency_list[start]: # If the neighbor has not been visited, recursively visit it if not self.visited[i]: self.dfs(i, end) # If the end node has been visited, there exists a path if self.visited[end]: return True # If the end node has not been visited, there does not exist a path return False ``` ### Breadth-First Search Algorithm ```python # Define a graph class class Graph: def __init__(self, vertices): self.vertices = vertices self.adjacency_list = [[] for _ in range(vertices)] def add_edge(self, u, v): self.adjacency_list[u].append(v) def bfs(self, start, end): # Create a queue and add the start node to the queue queue = [start] # Create a visited list to keep track of visited nodes visited = [False] * self.vertices visited[start] = True while queue: # Dequeue a node from the queue node = queue.pop(0) # Traverse the neighbors of the node for i in self.adjacency_list[node]: # If the neighbor has not been visited, add it to the queue and mark it as visited if not visited[i]: queue.append(i) visited[i] = True # If the end node is found, there exists a path if i == end: return True # If the end node is not found after traversing the entire graph, there does not exist a path return False ``` I hope this helps!

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