この記事では、図Pythonのデータ構造と幅優先及び深さ優先探索アルゴリズムのアルゴリズムの例を説明します。以下のように、ご参考のためにあなたに共有します：
ウィキペディアによると擬似コードを達成：
幅優先BFS：
使用キュー、コレクション
最初のタグノードはキューに置かれ、発見されました
キューポップからのノードの各サイクル
すべてのノード点はキューに結合され、フラグが発見され
キューを介して、迷路の交差点は、すべてのドアを開け、ドアの内側からドアにフロントドアを開くために続けてリターン
"""
procedure BFS(G,v) is
let Q be a queue
Q.enqueue(v)
label v as discovered
while Q is not empty
v ← Q.dequeue()
procedure(v)
for all edges from v to w in G.adjacentEdges(v) do
if w is not labeled as discovered
Q.enqueue(w)
label w as discovered
"""
def procedure(v):
pass
def BFS(G,v0):
""" 广度优先搜索 """
q, s = [], set()
q.extend(v0)
s.add(v0)
while q: # 当队列q非空
v = q.pop(0)
procedure(v)
for w in G[v]: # 对图G中顶点v的所有邻近点w
if w not in s: # 如果顶点 w 没被发现
q.extend(w)
s.add(w) # 记录w已被发现
深さ優先DFS
使用スタックコレクション
最初のノードを描きます
各スタックからノードまでのサイクル、及びフラグが発見され
各ポップアップノードは、すべてのノードがキューに接続されます
ステップDIGによるスタックの構造、工程によって
""""
Pseudocode[edit]
Input: A graph G and a vertex v of G
Output: All vertices reachable from v labeled as discovered
A recursive implementation of DFS:[5]
1 procedure DFS(G,v):
2 label v as discovered
3 for all edges from v to w in G.adjacentEdges(v) do
4 if vertex w is not labeled as discovered then
5 recursively call DFS(G,w)
A non-recursive implementation of DFS:[6]
1 procedure DFS-iterative(G,v):
2 let S be a stack
3 S.push(v)
4 while S is not empty
5 v = S.pop()
6 if v is not labeled as discovered:
7 label v as discovered
8 for all edges from v to w in G.adjacentEdges(v) do
9 S.push(w)
"""
def DFS(G,v0):
S = []
S.append(v0)
label = set()
while S:
v = S.pop()
if v not in label:
label.add(v)
procedure(v)
for w in G[v]:
S.append(w)
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