首先我们来看题目,题目要求我们对初始状态到目标状态进行求解,我们对初始状态分析可得
把该搜索策略的过程构建为多叉树
那么根据题目要求,我们能知道从初始状态到目标状态的过程就是从状态A到状态K的过程,
求解思路为
1.传入start 和 end 两个 目标值
2. 找到从根节点到目标节点的路径
3. 从所在路径,寻找最近的公共祖先节点,
4. 对最近公共祖先根节点 拼接路径
import copy
#节点数据结构
class Node(object):
def __init__(self,value=None):#初始化节点
self.value = value#节点值
self.child_list = []#子节点列表
def add_child(self,node):
self.child_list.append(node) #添加子节点
'''构建多叉树
A
B C D
E F G H I
J K
'''
def init():
root = Node('A')
B = Node('B')
root.add_child(B)
root.add_child(Node('C'))
D = Node('D')
root.add_child(D)
E = Node('E')
B.add_child(E)
F = Node('F')
B.add_child(F)
B.add_child(Node('G'))
B.add_child(Node('H'))
D.add_child(Node('I'))
E.add_child(Node('J'))
F.add_child(Node('K'))
return root
def deep_first_search(cur,val,path=[]):#深度优先,找到从初始状态到目标状态的路径
path.append(cur.value) #当前节点值添加到路径
if cur.value == val: #判断是否找到目标值,如果找到则返回该路径
return path
if cur.child_list == []:#判断子节点列表是否为空
return 'no'
for node in cur.child_list: #对子列表里的每个每个子节点进行递归
t_path = copy.deepcopy(path) #将临时路径path拷贝到t-path
res = deep_first_search(node,val,t_path)
if res == 'no': #判断是否为no,如果是则继续寻找子节点
continue #终止本次循环
else:
return res #如果不是no,则说明找到了路径,返回res
return 'no'
'''输入两个目标值start和end,找到从根节点到目标节点的路径,然后找到两条路径的公共父节点,将两条路径进行合并'''
def get_shortest_path( start,end ):
path1 = deep_first_search(root, start, [])
path2 = deep_first_search(root, end, [])
if path1 == 'no' or path2 == 'no':
return '无穷大','无节点' #
#两条路径从后向前找公共父节点
len1,len2 = len(path1),len(path2)
for i in range(len1-1,-1,-1):
if path1[i] in path2:
index = path2.index(path1[i])
path2 = path2[index:]
path1 = path1[-1:i:-1]
break
res = path1+path2 #目标路径
length = len(res)
path = '->'.join(res)#将路径进行合并
return '%s:%s'%(length,path)
if __name__=='__main__':
root=init()
res = get_shortest_path('A','K')
print("寻找目标解的路径为:",res)
运行结果为
本题解题灵感来自https://blog.youkuaiyun.com/weixin_30905133/article/details/96071969