图的广度优先搜索和深度优先搜索Python实现
class Graph(object):
"""图的广度优先搜索和深度优先搜索"""
def __init__(self, nodes, sides):
"""
nodes 表示点，如：nodes = [i for i in range(8)]
sides 表示边，如：sides = [(0, 1),(0, 3),(1, 2),(1, 4),(1, 0),(2, 1),(2, 5),(3, 0),(3, 4),(4, 1),(4, 3),(4, 5),(4, 6),(5, 2),(5, 4),(5, 7),(6, 4),(6, 7),(7, 6),(7, 5)]
"""
self.sequence = {
} # self.sequence，key是点，value是与key相连接的点
self.side = [] # self.side是临时变量，主要用于保存与指定点相连接的点
for node in nodes:
for side in sides:
u, v = side
# 指定点与另一个点在同一个边中，则说明这个点与指定点是相连接的点，则需要将这个点放到self.side中
if node == u and v not in self.side:
self.side.append(v)
elif node == v and u not in self.side:
self.side.append(u)
self.sequence[node] = self.side
self.side = []
print(self.sequence)
def bfs(self, s, t):
"""
广度优先算发
是指定节点 s 开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。
广度优先搜索的实现一般采用open-closed表。
s 表示开始节点，t 表示要找的节点
"""
queue, order = [], [] # queue本质上是堆栈，用来存放需要进行遍历的数据, order里面存放的是具体的访问路径
queue.append(s) # 首先将初始遍历的节点放到queue中，表示将要从这个点开始遍历
order.append(s) # 由于是广度优先，也就是先访问初始节点的所有的子节点
while queue:
# queue.pop(0)意味着是队列的方式出元素，就是先进先出，而下面的for循环将节点v的所有子节点
# 放到queue中，所以queue.pop(0)就实现了每次访问都是先将元素的子节点访问完毕，而不是优先叶子节点
v = queue.pop(0)
for w in self.sequence[v]:
if w not in order and w not in queue:
# 这里可以直接order.append(w) 因为广度优先就是先访问节点的所有下级子节点，所以可以
# 将self.sequence[v]的值直接全部先给到order
order.append(w)
queue.append(w)
if w == t:
print("Got it")
return order
return order
def dfs(self, s, t):
"""
深度优先算法，是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。
当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。
这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，
则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。
s 表示开始节点，t 表示要找的节点
"""
queue, order = [], [] # queue本质上是堆栈，用来存放需要进行遍历的数据, order里面存放的是具体的访问路径
queue.append(s) # 首先将初始遍历的节点放到queue中，表示将要从这个点开始遍历
while queue:
# 从queue中pop出点v，然后从v点开始遍历了，所以可以将这个点pop出，然后将其放入order中
# 这里才是最有用的地方，pop（）表示弹出栈顶，由于下面的for循环不断的访问子节点，并将子节点压入堆栈，
# 也就保证了每次的栈顶弹出的顺序是下面的节点
v = queue.pop()
order.append(v)
# 这里开始遍历v的子节点
for w in self.sequence[v]:
# w既不属于queue也不属于order，意味着这个点没被访问过，所以讲起放到queue中，然后后续进行访问
if w not in order and w not in queue:
queue.append(w)
if w == t:
print("Got it")
order.append(w)
return order
return order