【广度优先搜索-中等】面试题 04.01. 节点间通路(Python版本两种解法bfs、dfs)

python社会网络度与聚类系数的计算(network+原理法) 一、借助包完成网络度与聚类系数的计算与可视化 python为我们提供了networkx包,可以帮助进行网络关键指标的实现。networkx是Python的一个包,用于构建和操作复杂的图结构,提供分析图的算法。本实验重点讲解在networkx包基础上与实验1不同之处。这个不难,直接上代码。 # -*- coding: utf-8 -*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 解决中文显示问题 阅读详情

【题目】
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【代码】
【方法1】思路:广度优先搜索bfs
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class Solution:
    def findWhetherExistsPath(self, n: int, graph: List[List[int]], start: int, target: int) -> bool:
        dic={}
        for x,y in graph:
            if x not in dic:
                dic[x]=[]
            dic[x].append(y)
        queue=[start]
        while queue:
            item=queue.pop(0)
            if item==target:
                return True
            if item not in dic:
                continue
            for son in dic[item]:
                queue.append(son)
        return False

【方法2】思路:深度优先搜索dfs
在这里插入图片描述

class Solution:
    def findWhetherExistsPath(self, n: int, graph: List[List[int]], start: int, target: int) -> bool:
        dic={}
        for x,y in graph:
            if x not in dic:
                dic[x]=[]
            dic[x].append(y)
        def dfs(x,visited):
            if x==target:
                return True
            if visited[x]:
                return False
            visited[x]=True
            ans=False
            if x in dic:
                for son in dic[x]:
                    ans=ans or dfs(son,visited)
            return ans
        return dfs(start,[False]*n)
游戏开发实战:图结构与回溯算法在A*寻路与迷宫生成中的应用 图结构是描述实体间关系的基础数据结构,广泛应用于地图导航、社交网络和状态机建模。其核心原理是通过顶点和边表示连接关系,邻接表或邻接矩阵是实现的关键。掌握图论能极大提升游戏世界建模的灵活性与效率,例如实现复杂的NPC移动和关卡连通性分析。回溯法则是一种系统性的深度优先搜索策略,通过“选择-约束-递归-撤销”的模板,优雅地解决状态空间搜索问题,如谜题求解和内容生成。这两种技术的工程价值在于能将杂乱的硬编码逻辑转化为清晰、可扩展的解决方案。在游戏开发中,它们直接应用于实现高效的A*寻路算法以替代或扩展NavMes 阅读详情

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菜菜2022
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