本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab
PySide——Python图形化界面 PySide——Python图形化界面入门教程(四) PySide——Python图形化界面入门教程(四) ——创建自己的信号槽 ——Creating Your Own Signals and Slots 原文链接:http://pythoncentral.io/pysidepyqt-tutorial-creating-your-own-signals-and-slots/ 你不必局限于Qt widget提供的信号,你可以使用Signal类来创建自己的信号
PySide——Python图形化界面入门教程(四) ——创建自己的信号槽 ——Creating Your Own Signals and Slots 翻译自:http://pythoncentral.io/pysidepyqt-tutorial-creating-your-own-signals-and-slots/ 你不必局限于Qt widget提供的信号,你可以使用Signal类来创建自己的信号.下面是一个定义的简单例子: from PySide.QtCore import Signal
根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ 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(
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]
