【数据结构】DFS与BFS

# 求abc和def的全排列
# 全排列就是回溯, 求最短路径也是DFS

• 广度优先BFS是栈
• 深度优先DFS是队列 

以下来源：python中的 DFS 与 BFS

Depth-First和Breath-First搜索来实现下面强调的目标： 

• 查找所有的连接到目标顶点的组件中的全部顶点

• 返回两个顶点之间的所有可行的路径

• 在BFS的情况下，返回最短路径（长度为路径边的数目）

DFS

• 标记当前节点为已经访问过。
• 探索每个未包含在已访问节点集合的相邻节点

非递归

def dfs(graph, start):
    visited, stack = set(), [start]
    while stack:
        vertex = stack.pop()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            stack.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

dfs(graph, 'A') # {'E', 'D', 'F', 'A', 'C', 'B'}

递归

def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    for it in graph[start] - visited:
        dfs(graph, it, visited)
    return visited

dfs(graph, 'C') # {'E', 'D', 'F', 'A', 'C', 'B'}

参考：

解救小哈——DFS算法举例 （最短路径）

图的遍历（搜索）算法（深度优先算法DFS和广度优先算法BFS）