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この記事では、Pythonデータ構造のグラフの深さ優先と幅優先の使用法について説明します。参考までに共有してください。詳細は次のとおりです。
最初にコンセプトがあります：バックトラック
バックトラッキング方式（探索とバックトラッキング方式）は最適な検索方式であり、最適な条件に従って前方に検索して目標を達成します。ただし、特定のステップを探索すると、元の選択が適切でないか、目標に達していないことが判明し、1つのステップが返されて再選択されます。この戻りに失敗してから失敗するこの手法は、バックトラック方法であり、バックトラック条件を満たす特定の状態のポイントです。これは「バックトラックポイント」と呼ばれます。
深さ優先アルゴリズム：
（1）最初の頂点vを訪問し、頂点vが訪問されたことをマークします。
（2）頂点vの最初の隣接する頂点wを見つける。
（3）頂点vの隣接する頂点wが存在する場合は実行を継続し、そうでない場合はvに戻ってvの未訪問の別の隣接点を見つけます。
（4）頂点wにまだアクセスしていない場合は、頂点wにアクセスし、頂点wを訪問済みとしてマークします。
（5）頂点wの次の隣接頂点wiの検索を続行します。vがwiの値を取る場合は、手順（3）に進みます。接続されたグラフのすべての頂点にアクセスするまで。
幅優先アルゴリズム：
（1）頂点vがキューに入ります。
（2）キューが空でない場合は実行を続け、それ以外の場合はアルゴリズムを終了します。
（3）キューから出て先頭の頂点vを取得し、頂点vにアクセスして、頂点vにアクセスしたことをマークします。
（4）頂点vの最初の隣接する頂点colを見つける。
（5）vの隣接する頂点colにアクセスしていない場合、colがエンキューされます。
（6）頂点vの別の新しい隣接頂点colを引き続き検索し、ステップ（5）に進みます。訪問されていない頂点vのすべての隣接点が処理されるまで。手順（2）に進みます。
コード：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Graph(object):
def __init__(self,*args,**kwargs):
self.node_neighbors = {}
self.visited = {}
def add_nodes(self,nodelist):
for node in nodelist:
self.add_node(node)
def add_node(self,node):
if not node in self.nodes():
self.node_neighbors[node] = []
def add_edge(self,edge):
u,v = edge
if(v not in self.node_neighbors[u]) and ( u not in self.node_neighbors[v]):
self.node_neighbors[u].append(v)
if(u!=v):
self.node_neighbors[v].append(u)
def nodes(self):
return self.node_neighbors.keys()
def depth_first_search(self,root=None):
order = []
def dfs(node):
self.visited[node] = True
order.append(node)
for n in self.node_neighbors[node]:
if not n in self.visited:
dfs(n)
if root:
dfs(root)
for node in self.nodes():
if not node in self.visited:
dfs(node)
print order
return order
def breadth_first_search(self,root=None):
queue = []
order = []
def bfs():
while len(queue)> 0:
node = queue.pop(0)
self.visited[node] = True
for n in self.node_neighbors[node]:
if (not n in self.visited) and (not n in queue):
queue.append(n)
order.append(n)
if root:
queue.append(root)
order.append(root)
bfs()
for node in self.nodes():
if not node in self.visited:
queue.append(node)
order.append(node)
bfs()
print order
return order
if __name__ == '__main__':
g = Graph()
g.add_nodes([i+1 for i in range(8)])
g.add_edge((1, 2))
g.add_edge((1, 3))
g.add_edge((2, 4))
g.add_edge((2, 5))
g.add_edge((4, 8))
g.add_edge((5, 8))
g.add_edge((3, 6))
g.add_edge((3, 7))
g.add_edge((6, 7))
print "nodes:", g.nodes()
order = g.breadth_first_search(1)
order = g.depth_first_search(1)
結果：
ノード：[1、2、3、4、5、6、7、8]
幅優先：
[ 1、2、3、4、5、6、7、8 ]
最初の深さ：
[
1、2、4、8、5、3、6、7 ] 読んでいただき、ありがとうございました
。大学時代に自習用のpythonを選びました。働いた後、コンピュータの土台が悪いことに気づきました。教育を受けていません。これは
不可能です。 、明日の翌日しか補えないので、彼はコーディングの外側に独自の反撃の道を開き、常にPythonのコア知識、コンピュータの基礎に関する詳細な研究を学び、それを整理しました。平凡になりたくない場合は、私に参加してください。コーディングを超えて、成長を続けてください！
実は、ここには技術だけでなく、それ以外のものもあり、例えば「絹糸」というよりも、どうやってプログラマーとして絶妙な存在になるのか、プログラマー自体が高貴な存在ですね。[参加するにはクリックしてください]自分らしくなりたい、高貴な人になりたい、是非！
