python版本---------DFS && BFS

数据结构核心:图遍历算法DFS与BFS的邻接表实现与实战解析 图是数据结构中表示多对多关系的重要模型,其核心操作是遍历。图的遍历算法,特别是深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),是理解图论算法(如最短路径、连通分量)的基石。DFS采用栈或递归策略深入探索分支,适合解决路径存在性和拓扑排序问题;BFS采用队列策略层层推进,是求解无权图最短路径的天然工具。这两种算法的技术价值在于,它们是对数组、链表、栈、队列等基础数据结构的综合性实战检验,其实现效率高度依赖于图的物理存储结构。在工程实践中,邻接表因其对稀疏图的高效存储(空间复杂度O(V+E))和快速邻居访问,成 阅读详情
def DFS(graph,s):
	st = []
	st.append(s)
	seen = set()
	seen.add(s)

	while st:
		vertex = st.pop()   #此时栈顶元素出栈

		datas = graph[vertex]  
		for data in datas:
			if data not in seen:
				seen.add(data)
				st.append(data)

		print(vertex)



def BFS(graph,s):
	que = []
	que.append(s)

	seen = set()
	seen.add(s)

	while que:
		vertex = que.pop(0) #此时队头元素出队
		datas = graph[vertex]
		for data in datas:
			if data not in seen:
				seen.add(data)
				que.append(data)
		print(vertex)


graph={

    'A':['B','C'],

    'B':['A','C','D'],

    'C':['A','B','D','E'],

    'D':['B','C','E','F'],

    'E':['C','D'],

    'F':['D']

}

DFS(graph,'A')
print('----------')
BFS(graph,'A')

参考:https://blog.youkuaiyun.com/weizhifei1234/article/details/88787352

华为OD机试:机器人活动区域的BFS解法与优化 图遍历算法是计算机科学中的基础概念,深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是解决矩阵遍历问题的两种经典方法。BFS通过队列实现层序遍历,避免了递归带来的栈溢出风险,更适合处理大规模数据。在实际编程面试如华为OD机试中,机器人活动区域问题常被用来考察候选人对搜索算法的掌握程度。该问题要求计算机器人在特定移动规则下能到达的格子数量,涉及数位和计算与矩阵遍历技术。通过Python、Java和C++的多语言实现对比,可以了解不同语言在算法实现上的特点与优化空间。针对这类问题,预计算数位和、优化访问标记等技巧 阅读详情

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