图的广度优先搜索的python代码

当然，我可以为您提供图的广度优先搜索的Python代码。以下是示例代码：

from queue import Queue

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = Queue()

    visited.add(start)
    queue.put(start)

    while not queue.empty():
        vertex = queue.get()
        print(vertex)

        for neighbor in graph[vertex]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.put(neighbor)

# 以下是示例图

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

bfs(graph, 'A')

希望这可以帮助您解决您的问题！

相关问题

n皇后问题的广度优先搜索python代码

以下是 n 皇后问题的广度优先搜索 Python 代码：

from queue import Queue

def is_valid(board, row, col):
    # 检查列是否有冲突
    for i in range(row):
        if board[i] == col:
            return False

    # 检查左上角是否有冲突
    i, j = row - 1, col - 1
    while i >= 0 and j >= 0:
        if board[i] == j:
            return False
        i, j = i - 1, j - 1

    # 检查右上角是否有冲突
    i, j = row - 1, col + 1
    while i >= 0 and j < len(board):
        if board[i] == j:
            return False
        i, j = i - 1, j + 1

    return True

def solve_n_queens(n):
    q = Queue()
    q.put([])
    solutions = []
    while not q.empty():
        board = q.get()
        row = len(board)
        if row == n:
            solutions.append(board)
        else:
            for col in range(n):
                if is_valid(board, row, col):
                    q.put(board + [col])
    return solutions

# 测试
solutions = solve_n_queens(4)
print(solutions) # [[1, 3, 0, 2], [2, 0, 3, 1]]

该代码使用队列实现广度优先搜索，依次枚举每一行中皇后的位置，如果该位置合法，则将该位置加入队列中，并继续搜索下一行。当搜索到最后一行时，将该解加入解集中。最终返回所有解集。

广度优先深度优先python 代码实现

好的，下面是Python实现广度优先搜索和深度优先搜索的示例代码：

广度优先搜索：

from collections import deque

def bfs(graph, start, end):
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited = set()

    while queue:
        node = queue.popleft()
        if node == end:
            return True
        visited.add(node)
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
    return False

深度优先搜索：

def dfs(graph, start, end, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    if start == end:
        return True
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            if dfs(graph, neighbor, end, visited):
                return True
    return False

这里的`graph`是一个字典，表示图的邻接表，`start`是起点，`end`是终点。广度优先搜索使用了双端队列`deque`，深度优先搜索使用了递归。