python实现广度有限搜索

最新推荐文章于 2022-01-11 18:15:06 发布

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分类专栏： python

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本文深入探讨了深度优先搜索(DFS)算法的实现原理及应用，通过具体示例展示了如何使用Python实现DFS算法来解决图中寻找从起点到终点的路径问题。详细介绍了算法流程，包括节点的遍历顺序、搜索栈的使用以及如何回溯找到路径。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from collections import deque
from collections import namedtuple


def bfs(start_node, end_node, graph):
    node = namedtuple('node', 'name, from_node')
    search_stack = deque()  # 这里当作栈使用
    name_search = deque()
    visited = {}

    search_stack.append(node(start_node, None))
    name_search.append(start_node)
    path = []
    path_len = 0

    print('开始搜索...')
    while search_stack:
        print('待遍历节点: ', name_search)
        current_node = search_stack.pop()  # 使用栈模式，即后进先出，这是DFS的核心
        name_search.pop()
        if current_node.name not in visited:
            print('当前节点: ', current_node.name, end=' | ')
            if current_node.name == end_node:
                pre_node = current_node
                while True:
                    if pre_node.name == start_node:
                        path.append(start_node)
                        break
                    else:
                        path.append(pre_node.name)
                        pre_node = visited[pre_node.from_node]
                path_len = len(path) - 1
                break
            else:
                visited[current_node.name] = current_node
                for node_name in graph[current_node.name]:
                    if node_name not in name_search:
                        search_stack.append(node(node_name, current_node.name))
                        name_search.append(node_name)
    print('搜索完毕,路径为:', path[::-1], "长度为:", path_len)  # 这里不再是最短路径，深度优先搜索无法一次给出最短路径


if __name__ == "__main__":

    graph = dict()
    graph[1] = [3, 2]
    graph[2] = [5]
    graph[3] = [4, 7]
    graph[4] = [6]
    graph[5] = [6]
    graph[6] = [8]
    graph[7] = [8]
    graph[8] = []
    bfs(1, 8, graph)