bfs和dfs算法原理数据结构,有向图的dfs和bfs序列

  bfs和dfs算法原理数据结构,有向图的dfs和bfs序列

  举例说明BFS算法和DFS算法BFS算法的概念和实现过程Python代码实现

  Bf算法

  BFS类似于树的层次遍历过程。它从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点都被访问,算法将被中止。

  放弃空间,改变时间。

  算法

队列(先进先出)

  1.创建一个空队列(用于存储节点)和一个空访问列表(用于存储已访问的节点)

  2.在队列和访问中依次添加起点和邻点。

  3.poo队列中的第一个节点,并从图中获得该节点的相邻点。

  4.当邻居不在访问中时,将邻居添加到队列中并进行访问。

  5.出现输出弹出的节点

  6.重复3、4和5,直到队列为空。

  实现过程如图所示,从。

  1.一个队列

  2.当A从队列中出来时,A的邻居节点B、C和D进入队列。

  3.当B出队列时,相邻节点A的E和F,B的E和F排队。

  4.当C出队列时,C的邻居节点A,D,F,G,其中G不排队,进入队列。

  5.D出列时,D的邻居节点A、C、G都在队列中。

  6.出了E列,邻节点都在列中。

  7.在F列之外,所有相邻节点都在该列中。

  8.在G列之外,所有相邻节点都在该列中。

  结果是

  Python代码的安装用字典结构来表示。

  graph={ A : [B , C , D], B : [A , e , F], C : [A , D , F

  Deffs (start,graph):queue=[]visit=[]queue . append(start)visit . append(start)while queue 3360 node=queue . pop(0)

  算法DFS沿着树的深度遍历树的节点,

  选择一条路径到底,追踪所有子节点,达到全局搜索的目的。

  算法

栈(先进后出)

  类似于BFS,但有一点变化。

  1.创建一个空堆栈stack(存储节点)和一个空列表visit(存储已访问的节点)。

  2.将起点和相邻点叠加,依次访问。

  3.最后,进入poo堆栈的节点从图中获得其节点的相邻点

  4.当相邻点不在访问中时,将相邻点添加到堆栈并访问。

  5.出现输出弹出的节点

  6.重复3、4和5,直到堆栈为空。

  实现过程如图所示,从。

  1、a入栈

  2.当A离开堆栈时,A的相邻节点B、C和D进入堆栈。

  3.当D出栈时,未入栈的G在D的相邻节点A、C、G中入栈。

  4.当G离开堆栈时,G的邻居节点C和D已经进入堆栈。

  5.当C离开堆栈时,不在C的相邻节点A、D、F、G中的F进入堆栈。

  6.离开F栈,相邻节点已经进入栈。

  7.出B栈,相邻节点E入栈。

  8.退出电子堆栈

  结果是

  Python代码是graph={ A: [B , C , D], B: [A , e , F], C: [A, D]graph)3360 stack=[]visit=[]stack . append(start)visit . append(start)while stack:node=stack . pop)nop for iin nodes 3360 ifinoinvisit 360 ststats

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