深度优先搜索（BFS）和广度优先搜索（ DFS)还有 迪杰斯特拉算法（dijkstra)
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了深度优先搜索（BFS）和广度优先搜索（ DFS)还有 迪杰斯特拉算法（dijkstra)，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1559字，纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
首先我们根据我随意设定的一个路径建立一个字典
path = {
"A":{"B", "C"},
"B":{"A", "D", "E"},
"C":{"A", "D"},
"D":{"C", "E", "B", "F"},
"E":{"B", "D"},
"F":{"D"}
}
BFS需要用到队列我直接使用的Python的双端队列，广度优先搜索就是一层一层的搜索每搜索一层就把下一层加到队列里面。
def BFS(path, s):
parent = {s:None}
seen = set()
seen.add(s)
q = deque()
q.append(s)
while q:
node = q.popleft()
for w in path[node]:
if w not in seen:
seen.add(w)
parent[w] = node
q.append(w)
print(node)
return parent
DFS就是把队列改成栈就行了，深度优先搜索就是先一条路走到黑，发现走不了再退回来换条路走。代码就是把队列换成栈。
def DFS(path, s):
parent = {s:None}
seen = set()
seen.add(s)
q = deque()
q.append(s)
while q:
node = q.pop()
for w in path[node]:
if w not in seen:
seen.add(w)
parent[w] = node
q.append(w)
print(node)
现在我们给每条路径加上一个权值。
这样我们的路径就要加上一个权值了。
path = {
"A":{"B":3, "C":2},
"B":{"A":3, "D":2, "E":1},
"C":{"A":2, "D":4},
"D":{"C":4, "E":3, "B":2, "F":3},
"E":{"B":1, "D":4},
"F":{"D":3}
}
def init_distance(path, s):
distance = {}
for w in path:
if w == s:
distance[w] = 0
else:
distance[w] = float('inf')
return distance
def dijkstra(path, s):
parent = {s:None}
seen = set()
pq = []
heapq.heappush(pq, (0, s))
distance = init_distance(path, s)
while pq:
dist, vertex = heapq.heappop(pq)
seen.add(vertex)
for w in path[vertex]:
if w not in seen and dist + path[w][vertex] < distance[w]:
distance[w] = dist + path[w][vertex]
parent[w] = vertex
heapq.heappush(pq, (distance[w], w))
return parent, distance
parent, distance = dijkstra(path, "A")
print(distance)
print(parent)
v = "F"
while v:
print(v)
v = parent[v]
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的深度优先搜索（BFS）和广度优先搜索（ DFS)还有 迪杰斯特拉算法（dijkstra)全部内容，希望文章能够帮你解决深度优先搜索（BFS）和广度优先搜索（ DFS)还有 迪杰斯特拉算法（dijkstra)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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