图是一种善于处理关系型数据的数据结构,使用它可以很轻松地表示数据之间是如何关联的

图的实现形式有很多,最简单的方法之一就是用散列表

背景

图有两种经典的遍历方式:广度优先搜索和深度优先搜索。两者是相似的。

实现

1广度优先搜索算法需要用队列来记录后续要处理哪些顶点。

2该队列最初只含有起步的顶点

3处理顶点。我们将其移出队列,标为“已访问”,并记为当前顶点

class Bfs:
def __init__(self,from_v,json):
# 最初的顶点
self.from_v = from_v
# 已访问
self.visitList = [self.from_v]
# 需要一个队列来记录后续需要处理哪些顶点
self.vertexQ = queue.Queue()
self.json = json

核心步骤

(1) 找出当前顶点的所有邻接点。如果有哪个是没访问过的,就把它标为“已访问”,并且将它入队。(尽管该顶点并未作为“当前顶点”被访问过。)

(2) 如果当前顶点没有未访问的邻接点,且队列不为空,那就再从队列中移出一个顶点作为当前顶点。

(3) 如果当前顶点没有未访问的邻接点,且队列里也没有其他顶点,那么算法完成。

图解

1首先A会作为顶点,A被访问

2再去寻找A领接点B、D,依次加入队列

3A所有领接点都访问完成,开始访问B的领接点

4知道队列为空,算法结束

代码展示

class Bfs:
def __init__(self,from_v,json):
# 最初的顶点
self.from_v = from_v
# 已访问
self.visitList = [self.from_v]
# 需要一个队列来记录后续需要处理哪些顶点
self.vertexQ = queue.Queue()
self.json = json def find_neighbor(self,currentVertex):
#寻找领接点
for neighbor in self.json[currentVertex]:
if neighbor not in self.visitList:
self.visitList.append(neighbor)
self.vertexQ.put(neighbor) def checkTOV(self,currentVertex,to_v):
#检测要寻找的值(to_v)是否已经在当前currentVertex中
return to_v in self.json[currentVertex] def searchV(self,to_v):
reverseList = [self.from_v]
self.find_neighbor(self.from_v)
while not self.vertexQ.empty():
currentVertex = self.vertexQ.get()
reverseList.append(currentVertex)
tmp_path = Reverse(currentVertex,self.json).reverseOrder(reverseList,currentVertex)
if currentVertex == to_v:
print(tmp_path)
else:
self.find_neighbor(currentVertex)
if self.checkTOV(currentVertex,to_v):
tmp_path.append(to_v)
print(tmp_path)

此外我们额外写了一个向上反向找寻路径的工具类(主要代码写好,不想动原来的结构了)

class Reverse:
def __init__(self,from_v,json):
self.from_v = from_v
self.json = json
def reverseOrder(self,reverseList:list,current_v):
indexReverseList = self.indexReverseList(reverseList)
res = [self.from_v]
tmp = current_v
while len(reverseList) > 0 :
# for _key in self.value2Key(current_v):
_key = self.value2Key(reverseList,tmp)
res.append(_key)
reverseList = reverseList[:indexReverseList[_key]]
tmp = _key
return res[::-1] def value2Key(self,reverseList:list,current_v):
#根据值找json中的key
#这里我们每次都只取离我们最近的一个key
indexReverseList = self.indexReverseList(reverseList)
tmp = -1
for _key, _value in self.json.items():
if current_v in _value and _key in reverseList and (index := indexReverseList[_key]) > tmp:
tmp = index
return reverseList[tmp] def indexReverseList(self,reverseList:list):
return {value: index for index, value in enumerate(reverseList)}

运行结果

json = {"A":["B","D"],"B":["C"],"C":["E","D"],"D":["E"],"E":["B"]}
#从A出发找B
b=Bfs("A",json)
b.searchV("B")

用Python实现广度优先搜索的更多相关文章

  1. python实现广度优先搜索和深度优先搜索

    图的概念 图表示的是多点之间的连接关系,由节点和边组成.类型分为有向图,无向图,加权图等,任何问题只要能抽象为图,那么就可以应用相应的图算法. 用字典来表示图 这里我们以有向图举例,有向图的邻居节点是 ...

  2. python实现广度优先搜索

    from collections import deque #解决从你的人际关系网中找到芒果销售商的问题#使用字典表示映射关系graph = {} graph["you"] = [ ...

  3. python 实现图的深度优先和广度优先搜索

    在介绍 python 实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是"图". 1 一些定义 顶点 顶点(也称为"节点")是图的基本部分.它可以有一个名称 ...

  4. 常用算法2 - 广度优先搜索 & 深度优先搜索 (python实现)

    1. 图 定义:图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为:G(V,E),其中,G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合. 简单点的说:图由节点和边组成.一 ...

  5. python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

    一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前 ...

  6. 【数据结构与算法Python版学习笔记】图——词梯问题 广度优先搜索 BFS

    词梯Word Ladder问题 要求是相邻两个单词之间差异只能是1个字母,如FOOL变SAGE: FOOL >> POOL >> POLL >> POLE > ...

  7. 广度优先搜索(BFS)解题总结

    定义 广度优先搜索算法(Breadth-First-Search),是一种图形搜索算法. 简单的说,BFS是从根节点开始,沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点. 如果所有节点均被访问,则算法中止. B ...

  8. 图的广度优先搜索(BFS)

    把以前写过的图的广度优先搜索分享给大家(C语言版) #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAX_VERTEX_NUM 20 ...

  9. 广度优先搜索(BFS)

    定义 维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search 给定图G=(V,E)和一个可识别的源结点s,广度优先搜索对图G中的边进行系统性的探 ...

随机推荐

  1. SAP Web Dynpro - 教程

    SAP Web Dynpro是一种标准的SAP UI技术,用于使用图形工具和与ABAP工作台集成的开发环境来开发Web应用程序. 图形工具的使用减少了实施工作,并有助于维护ABAP工作台中的组件. 本 ...

  2. SpringBoot整合RocketMQ

    1.RocketMQ的下载与配置 到官网选择想要的版本下载即可,https://rocketmq.apache.org/release_notes/ 下载速度会比较慢,这里提供目前最新版本4.9.3的 ...

  3. 快速保存Win10锁屏壁纸,收获美丽瞬间

    对于写程序而言,每天接触得最多的就是电脑了 所以保持一种开放乐观,豁达美丽的心情是十分有必要的 使用"Everything"工具,输入"LocalState\Assets ...

  4. Mybatis中@select注解联合查询

    前言 在项目中经常会使用到一些简单的联合查询获取对应的数据信息,我们常规都是会根据对应的mapper接口写对应的mapper.xml的来通过对应的业务方法来调用获取,针对这一点本人感觉有点繁琐,就对@ ...

  5. python超级有用的实战项目,拿走不谢~

    写在前面的一点P话: Python是目前最好的编程语言之一.由于其可读性和对初学者的友好性,已被广泛使用. 那么要想学会并掌握Python,可以实战的练习项目是必不可少的. 直接上第一个项目~ 猜字游 ...

  6. 多校联训 DP 专题

    [UR #20]跳蚤电话 将加边变为加点,方案数为 \((n-1)!\) 除以一个数,\(dp\) 每种方案要除的数之和即可. 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> ...

  7. 一题多解,ASP.NET Core应用启动初始化的N种方案[上篇]

    ASP.NET Core应用本质上就是一个由中间件构成的管道,承载系统将应用承载于一个托管进程中运行起来,其核心任务就是将这个管道构建起来.在ASP.NET Core的发展历史上先后出现了三种应用承载 ...

  8. windows版anaconda+CUDA9.0+cudnn7+pytorch+tensorflow安装

    1.Anaconda 首先下载Anaconda,它是一个开源的python发行版本,含有众多科学工具包,直接安装anaconda免除了许多包的手动安装,点击这里下载. 按照你的实际情况选择下载.下载完 ...

  9. Leetcode 不同路径系列

    Leetcode不同路径系列题解笔记 62. 不同路径 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 "Start" ). 机器人每次只能向下或者向右移动一 ...

  10. Tapdata 实时数据中台在智慧教育中的实践

      摘要:随着教育信息化的推进,智慧校园建设兴起,但在实施过程中面临数据孤岛.应用繁多.数据再利用等方面挑战,而 Tapdata 的实时数据中台解决方案,能够高效地解决智慧校园实施中的基础数据问题. ...