dfs算法路径规划python

DFS（深度优先搜索）是一种常用的图遍历算法，用于寻找图中的路径。在路径规划中，DFS可以用来找到从起点到目标点的一条路径。

以下是DFS算法路径规划的Python实现：

def dfs(graph, start, end, path=[]):
    path = path + [start]
    if start == end:
        return path
    if start not in graph:
        return None
    for node in graph[start]:
        if node not in path:
            new_path = dfs(graph, node, end, path)
            if new_path:
                return new_path
    return None

上述代码中，`graph`表示图的邻接表，`start`表示起点，`end`表示目标点，`path`表示当前已经走过的路径。函数首先将起点加入路径中，然后判断是否到达目标点，如果是则返回路径。如果起点不在图中，则返回None。否则，遍历起点的邻居节点，如果邻居节点不在当前路径中，则递归调用DFS函数继续搜索。如果找到一条路径，则返回该路径；否则返回None。

相关问题

DFS算法避障python

DFS算法是一种用于遍历或搜索图或树的算法。它通过深入到图或树的最深层级，然后再回溯到上一层级来实现遍历或搜索的目的。在避障问题中，DFS算法可以用来找到从起点到终点的路径，同时避开障碍物。

下面是一个使用DFS算法来避障的Python示例代码：

def dfs(grid, start, end):
    rows = len(grid)
    cols = len(grid[0])
    visited = [[False] * cols for _ in range(rows)]
    path = []
    
    def backtrack(row, col):
        if row < 0 or row >= rows or col < 0 or col >= cols or grid[row][col] == 1 or visited[row][col]:
            return False
        
        visited[row][col] = True
        path.append((row, col))
        
        if (row, col) == end:
            return True
        
        if backtrack(row+1, col) or backtrack(row-1, col) or backtrack(row, col+1) or backtrack(row, col-1):
            return True
        
        path.pop()
        return False
    
    if backtrack(start[0], start[1]):
        return path
    else:
        return None

# 示例使用
grid = [
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 1, 1, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 1, 1, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0]
]
start = (0, 0)
end = (4, 4)

result = dfs(grid, start, end)
if result:
    print("Path found:")
    for point in result:
        print(point)
else:
    print("No path found.")

这段代码中，我们使用了一个二维数组`grid`来表示迷宫，其中0表示可通行的空地，1表示障碍物。`start`和`end`分别表示起点和终点的坐标。函数`dfs`使用递归的方式进行深度优先搜索，通过回溯的方式找到从起点到终点的路径，并将路径保存在`path`列表中返回。

dfs算法python

深度优先搜索（DFS）是一种常用的图遍历算法，用于遍历或搜索图或树的所有节点。在DFS中，从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深入地探索，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。以下是DFS算法的Python实现：

# 定义图的类
class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        if u in self.graph:
            self.graph[u].append(v)
        else:
            self.graph[u] = [v]

    # DFS遍历
    def dfs(self, start):
        visited = set()  # 用于记录已访问的节点
        self._dfs(start, visited)

    # 内部递归函数
    def _dfs(self, node, visited):
        visited.add(node)
        print(node, end=" ")

        if node in self.graph:
            for neighbor in self.graph[node]:
                if neighbor not in visited:
                    self._dfs(neighbor, visited)

使用示例：

# 创建图对象
g = Graph()

# 添加边
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(1, 3)
g.add_edge(2, 4)
g.add_edge(2, 5)
g.add_edge(3, 6)

# 从节点1开始进行DFS遍历
print("DFS遍历结果：")
g.dfs(1)

输出结果：

DFS遍历结果：
1 2 4 5 3 6