這篇文章主要為大家展示了“python中深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先算法的示例分析”，內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“python中深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先算法的示例分析”這篇文章吧。
具體如下：
首先有一個(gè)概念：回溯
回溯法(探索與回溯法)是一種選優(yōu)搜索法，按選優(yōu)條件向前搜索，以達(dá)到目標(biāo)。但當(dāng)探索到某一步時(shí)，發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達(dá)不到目標(biāo)，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術(shù)為回溯法，而滿足回溯條件的某個(gè)狀態(tài)的點(diǎn)稱為“回溯點(diǎn)”。
深度優(yōu)先算法：
（1）訪問(wèn)初始頂點(diǎn)v并標(biāo)記頂點(diǎn)v已訪問(wèn)。
（2）查找頂點(diǎn)v的第一個(gè)鄰接頂點(diǎn)w。
（3）若頂點(diǎn)v的鄰接頂點(diǎn)w存在，則繼續(xù)執(zhí)行；否則回溯到v，再找v的另外一個(gè)未訪問(wèn)過(guò)的鄰接點(diǎn)。
（4）若頂點(diǎn)w尚未被訪問(wèn)，則訪問(wèn)頂點(diǎn)w并標(biāo)記頂點(diǎn)w為已訪問(wèn)。
（5）繼續(xù)查找頂點(diǎn)w的下一個(gè)鄰接頂點(diǎn)wi，如果v取值wi轉(zhuǎn)到步驟（3）。直到連通圖中所有頂點(diǎn)全部訪問(wèn)過(guò)為止。
廣度優(yōu)先算法：
（1）頂點(diǎn)v入隊(duì)列。
（2）當(dāng)隊(duì)列非空時(shí)則繼續(xù)執(zhí)行，否則算法結(jié)束。
（3）出隊(duì)列取得隊(duì)頭頂點(diǎn)v；訪問(wèn)頂點(diǎn)v并標(biāo)記頂點(diǎn)v已被訪問(wèn)。
（4）查找頂點(diǎn)v的第一個(gè)鄰接頂點(diǎn)col。
（5）若v的鄰接頂點(diǎn)col未被訪問(wèn)過(guò)的，則col入隊(duì)列。
（6）繼續(xù)查找頂點(diǎn)v的另一個(gè)新的鄰接頂點(diǎn)col，轉(zhuǎn)到步驟（5）。直到頂點(diǎn)v的所有未被訪問(wèn)過(guò)的鄰接點(diǎn)處理完。轉(zhuǎn)到步驟（2）。
代碼：
重慶分公司
重慶分公司
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Graph(object):
def __init__(self,*args,**kwargs):
self.node_neighbors = {}
self.visited = {}
def add_nodes(self,nodelist):
for node in nodelist:
self.add_node(node)
def add_node(self,node):
if not node in self.nodes():
self.node_neighbors[node] = []
def add_edge(self,edge):
u,v = edge
if(v not in self.node_neighbors[u]) and ( u not in self.node_neighbors[v]):
self.node_neighbors[u].append(v)
if(u!=v):
self.node_neighbors[v].append(u)
def nodes(self):
return self.node_neighbors.keys()
def depth_first_search(self,root=None):
order = []
def dfs(node):
self.visited[node] = True
order.append(node)
for n in self.node_neighbors[node]:
if not n in self.visited:
dfs(n)
if root:
dfs(root)
for node in self.nodes():
if not node in self.visited:
dfs(node)
print order
return order
def breadth_first_search(self,root=None):
queue = []
order = []
def bfs():
while len(queue)> 0:
node = queue.pop(0)
self.visited[node] = True
for n in self.node_neighbors[node]:
if (not n in self.visited) and (not n in queue):
queue.append(n)
order.append(n)
if root:
queue.append(root)
order.append(root)
bfs()
for node in self.nodes():
if not node in self.visited:
queue.append(node)
order.append(node)
bfs()
print order
return order
if __name__ == '__main__':
g = Graph()
g.add_nodes([i+1 for i in range(8)])
g.add_edge((1, 2))
g.add_edge((1, 3))
g.add_edge((2, 4))
g.add_edge((2, 5))
g.add_edge((4, 8))
g.add_edge((5, 8))
g.add_edge((3, 6))
g.add_edge((3, 7))
g.add_edge((6, 7))
print "nodes:", g.nodes()
order = g.breadth_first_search(1)
order = g.depth_first_search(1)結(jié)果：
nodes: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
廣度優(yōu)先：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]深度優(yōu)先：
[1, 2, 4, 8, 5, 3, 6, 7]
以上是“python中深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先算法的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！
