BFS & DFS DEMO

本文详细介绍了Python中图论的基础概念,包括节点、边、加权边等,并通过实例展示了如何使用Python实现DFS和BFS算法求最短路径。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

# quote from 'introduction to computation and programming       
# using Python, revised, MIT press 
class Node(object):
    def __init__(self, name):
        """Assumes name is a string"""
        self.name = name
    def getName(self):
        return self.name
    def __str__(self):
        return self.name
        
class Edge(object):
    def __init__(self, src, dest):
        """Assumes src and est are nodes"""
        self.src = src
        self.dest = dest
    def getSource(self):
        return self.src
    def getDestination(self):
        return self.dest
    def __str__(self):
        return self.src.getName() + '->' + self.dest.getName()
        
class WeightedEdge(Edge):
    def __init__(self, src, dest, weight = 1.0):
        """Assumes rc and dest are nodes, weight a float"""
        self.src = src
        self.dest = dest
        self.weight = weight
    def getWeight(self):
        return self.weight
    def __str__(self):
        return self.src.getName() + '->(' + str(self.weight) + ')'\
        + self.dest.getName()
        
class Digraph(object):
    #nodes is a list of the nodes in the graph
    #edges is a dict mapping each node to a list of its children
    def __init__(self):
        self.nodes = []
        self.edges = {}
    def addNode(self, node):
        if node in self.nodes:
            raise ValueError('Duplicate node')
        else:
            self.nodes.append(node)
            self.edges[node] = []
    def addEdge(self, edge):
        src = edge.getSource()
        dest = edge.getDestination()
        if not(src in self.nodes and dest in self.nodes):
            raise ValueError('Node not in graph')
        self.edges[src].append(dest)
    def childrenOf(self, node):
        return self.edges[node]
    def hasNode(self, node):
        return node in self.nodes
    def __str__(self):
        result = ''
        for src in self.nodes:
            for dest in self.edges[src]:
                result = result + src.getName() + '->'\
                         + dest.getName() + '\n'
        return result[:-1] #omit final newline
        
class Graph(Digraph):
    def addEdge(self, edge):
        Digraph.addEdge(self, edge)
        rev = Edge(edge.getDestination(), edge.getSource())
        Digraph.addEdge(self, rev)
        
def printPath(path):
    """Assumes path is a list of nodes"""
    result = ''
    for i in range(len(path)):
        result += str(path[i])
        if i != len(path) - 1:
            result += '->'
    return result
    
def DFS(graph, start, end, path, shortest):
    """Assumes graph is a Digraph; start and end are nodes;
         path and shortest are lists of nodes
       Returns a shortest path from start to end in graph"""
    path = path + [start]
    print 'Current DFS path:', printPath(path)
    #simple case
    if start == end:
        return path
    #recursive decompostion
    for node in graph.childrenOf(start):
        if node not in path: #avoid cycles
            if shortest == None or len(path) < len(shortest):
                newPath = DFS(graph, node, end, path, shortest)
                if newPath != None:
                    shortest = newPath
    return shortest
    
def search(graph, start, end):
    """Assumes graph is a Digraph; start and end are nodes
       Returns a shortest path from start to end in graph"""
    return DFS(graph, start, end, [], None)
    
def BFS(graph, start, end):
    """Assumes graph is a Digraph; start and end are nodes
       Returns a shortest path froms tart to end in graph"""
    initPath = [start]
    pathQueue = [initPath]
    while len(pathQueue) != 0:
        #Get and remove oldest element in pathQueue
        tmpPath = pathQueue.pop(0)
        print 'Current BFS path:', printPath(tmpPath)
        lastNode = tmpPath[-1]
        if lastNode == end:
            return tmpPath
        for nextNode in graph.childrenOf(lastNode):
            if nextNode not in tmpPath:
                newPath = tmpPath + [nextNode]
                pathQueue.append(newPath)
    return None
    
def testSP():
    nodes = []
    for name in range(6): #Create 6 nodes
        nodes.append(Node(str(name)))
    g = Digraph()
    for n in nodes:
        g.addNode(n)
    g.addEdge(Edge(nodes[0], nodes[1]))
    g.addEdge(Edge(nodes[1], nodes[2]))
    g.addEdge(Edge(nodes[2], nodes[3]))
    g.addEdge(Edge(nodes[2],nodes[4]))
    g.addEdge(Edge(nodes[3],nodes[4]))
    g.addEdge(Edge(nodes[3],nodes[5]))
    g.addEdge(Edge(nodes[0],nodes[2]))
    g.addEdge(Edge(nodes[1],nodes[0]))
    g.addEdge(Edge(nodes[3],nodes[1]))
    g.addEdge(Edge(nodes[4],nodes[0]))
    
    sp = search(g, nodes[0], nodes[5])
    print 'Shortest path found by DFS:', printPath(sp)
    
    sp = BFS(g, nodes[0], nodes[5])
    print 'Shortest path found by BFS:', printPath(sp)
    
testSP()

%run "C:\Users\Administrator\test.py"
Current DFS path: 0
Current DFS path: 0->1
Current DFS path: 0->1->2
Current DFS path: 0->1->2->3
Current DFS path: 0->1->2->3->4
Current DFS path: 0->1->2->3->5
Current DFS path: 0->1->2->4
Current DFS path: 0->2
Current DFS path: 0->2->3
Current DFS path: 0->2->3->4
Current DFS path: 0->2->3->5
Current DFS path: 0->2->3->1
Current DFS path: 0->2->4
Shortest path found by DFS: 0->2->3->5
Current BFS path: 0
Current BFS path: 0->1
Current BFS path: 0->2
Current BFS path: 0->1->2
Current BFS path: 0->2->3
Current BFS path: 0->2->4
Current BFS path: 0->1->2->3
Current BFS path: 0->1->2->4
Current BFS path: 0->2->3->4
Current BFS path: 0->2->3->5
Shortest path found by BFS: 0->2->3->5
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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