python根据图的顶点数据输出该图的广度优先搜索和深度优先序列

可以使用Python中的图论库networkx来实现该功能。下面是一个示例代码：

import networkx as nx

# 构建图，顶点数据存储在nodes列表中，边数据存储在edges列表中
nodes = [1, 2, 3, 4, 5]
edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5)]
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)

# 输出广度优先搜索序列
bfs_sequence = list(nx.bfs_tree(G, nodes[0]).nodes())
print("BFS序列：", bfs_sequence)

# 输出深度优先序列
dfs_sequence = list(nx.dfs_tree(G, nodes[0]).nodes())
print("DFS序列：", dfs_sequence)

在这个示例代码中，我们首先使用networkx构建了一个无向图，其中顶点数据为1,2,3,4,5，边数据为(1,2),(1,3),(2,4),(2,5)。然后，我们使用networkx提供的bfs_tree和dfs_tree函数分别计算了该图的广度优先搜索序列和深度优先序列，并输出了结果。

相关问题

广度优先搜索和深度优先搜索：输入图顶点数据，然后输出该图的广度优先搜索和深度 优先搜索序列

好的，我知道了。下面是该图的广度优先搜索和深度优先搜索序列。

假设我们有以下图：

   A---B---C
   |   |   |
   D---E---F

其中，A、B、C、D、E、F是顶点。

广度优先搜索（BFS）的基本思路是：先访问起始顶点，然后依次访问其所有相邻的顶点，再依次访问这些顶点的所有相邻顶点，直到遍历完所有的顶点。BFS通常需要使用队列来实现。

深度优先搜索（DFS）的基本思路是：从起始顶点开始，沿着一条路径访问顶点，直到不能继续为止，然后回溯到前一个顶点，继续访问另一条路径，直到遍历完所有的顶点。DFS通常需要使用栈来实现。

那么，对于上面的图，广度优先搜索序列为：A, B, D, E, C, F；深度优先搜索序列为：A, B, C, E, D, F。

你可以通过以下的 Python 代码来实现 BFS 和 DFS：

# BFS
def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = [start]
    while queue:
        vertex = queue.pop(0)
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

# DFS
def dfs(graph, start):
    visited = set()
    stack = [start]
    while stack:
        vertex = stack.pop()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            stack.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

# 构建图
graph = {
    'A': set(['B', 'D']),
    'B': set(['A', 'C', 'E']),
    'C': set(['B', 'F']),
    'D': set(['A', 'E']),
    'E': set(['B', 'D', 'F']),
    'F': set(['C', 'E'])
}

# 测试
print('BFS:', bfs(graph, 'A'))
print('DFS:', dfs(graph, 'A'))

输出结果如下：

BFS: {'B', 'C', 'A', 'F', 'D', 'E'}
DFS: {'B', 'C', 'A', 'F', 'E', 'D'}

希望这能帮到你！

定义图的邻接矩阵存储结构，并编写建立图、输出图的每个顶点的度、输出深度优先遍历的顶点序列和广度优先遍历的顶点序列等基本操作实现函数。

邻接矩阵是一种图的存储结构，用二维数组表示图中各个顶点之间的关系。如果图中有n个顶点，那么邻接矩阵就是一个n*n的矩阵，其中第i行第j列的元素表示顶点i和顶点j之间是否有边相连。

建立图的操作可以通过输入每个顶点之间的边来实现，可以使用邻接矩阵来存储图的信息。输出每个顶点的度可以通过遍历邻接矩阵中每个顶点的行或列来实现，度的大小就是该行或列中非零元素的个数。

深度优先遍历可以使用递归的方式实现，从一个起始顶点开始，先访问它的一个邻接顶点，然后再访问这个邻接顶点的邻接顶点，以此类推，直到所有的顶点都被访问过。广度优先遍历可以使用队列来实现，从一个起始顶点开始，先访问它的所有邻接顶点，然后再访问这些邻接顶点的邻接顶点，以此类推，直到所有的顶点都被访问过。

以下是基本操作实现函数的代码：

# 定义邻接矩阵存储结构
class Graph:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.matrix = [[0] * n for _ in range(n)]

    # 建立图
    def add_edge(self, u, v):
        self.matrix[u][v] = 1
        self.matrix[v][u] = 1

    # 输出每个顶点的度
    def degree(self):
        for i in range(self.n):
            deg = sum(self.matrix[i])
            print("顶点%d的度为%d" % (i, deg))

    # 深度优先遍历
    def dfs(self, start):
        visited = [False] * self.n
        result = []

        def dfs_helper(v):
            visited[v] = True
            result.append(v)
            for i in range(self.n):
                if self.matrix[v][i] == 1 and not visited[i]:
                    dfs_helper(i)

        dfs_helper(start)
        return result

    # 广度优先遍历
    def bfs(self, start):
        visited = [False] * self.n
        result = []
        queue = [start]
        visited[start] = True

        while queue:
            v = queue.pop(0)
            result.append(v)
            for i in range(self.n):
                if self.matrix[v][i] == 1 and not visited[i]:
                    queue.append(i)
                    visited[i] = True

        return result

使用示例：

g = Graph(5)
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 2)
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(3, 4)

g.degree()  # 输出每个顶点的度

dfs_result = g.dfs(0)
print("深度优先遍历的顶点序列为：", dfs_result)

bfs_result = g.bfs(0)
print("广度优先遍历的顶点序列为：", bfs_result)