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Python 非递归遍历图

时间:2018-01-03 13:56:41      阅读:177      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:bre   break   err   层序遍历   error:   sel   非递归   self   arch   

class Queue:
    def __init__(self,max_size):
        self.max_size = int(max_size)
        self.queue = []

    def put(self,data):
        if self.max_size > 0:
            if self.full():
                raise ValueError(Queue is full!)
            else:
                self._put(data)

    def get(self):
        if self._queue_size() > 0:
            result = self._get()
            empty_flag = False
        else:
            result = None
            empty_flag = True
        return result

    def empty(self):
        if self._queue_size() == 0:
            return True
        else:
            return False

    def full(self):
        if self._queue_size() == self.max_size:
            return True
        else:
            return False

    def _put(self,data):
        self.queue.append(data)

    def _get(self):
        result = self.queue[0]
        self.queue.pop(0)
        return result

    def _queue_size(self):
        return len(self.queue)

def travel_dbfs(self,first_node):#图的深度遍历
    stack_lsit = []
    visited = []
    stack_lsit.append(first_node)
    visited.append(first_node)
    while len(stack_lsit) > 0:
        x = stack_lsit[-1]
        for w in x.neighbor_list:
            if not w in visited:
                print(w.data)
                visited.append(w)
                stack_lsit.append(w)
                break
        if stack_lsit[-1] == x:
            stack_lsit.pop()

def travel_bfs(self,first_node):#图的广度遍历
    queue = Queue(100000)
    visited = []
    queue.put(first_node)
    visited.append(first_node)
    while not queue.empty():
        v =queue.get()
        i = 1
        try:
            w=v.neighbor_list[i]
        except IndexError:
            w = None
        while w:
            if not w in visited:
                print(w.name)
                visited.append(w)
                queue.put(w)
                i = i+1
                try:
                    w = v.neighbor_list[i]
                except IndexError:
                    w = None
                        
class GraphNode:
    def __init__(self,data):
        self.neighbor_list = []
        self.data = data


深度优先遍历与广度优先遍历
深度优先遍历

 

1.深度优先遍历的递归定义


  假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点),则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止。

  图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地,用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历

 

2.基本实现思想:

(1)访问顶点v;

(2)从v的未被访问的邻接点中选取一个顶点w,从w出发进行深度优先遍历;

(3)重复上述两步,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。

 

3.伪代码

递归实现

(1)访问顶点v;visited[v]=1;//算法执行前visited[n]=0

(2)w=顶点v的第一个邻接点;

(3)while(w存在)

if(w未被访问)

从顶点w出发递归执行该算法;
w=顶点v的下一个邻接点;

 

非递归实现

(1)栈S初始化;visited[n]=0;

(2)访问顶点v;visited[v]=1;顶点v入栈S

(3)while(栈S非空)

    x=栈S的顶元素(不出栈);

      if(存在并找到未被访问的x的邻接点w)

        访问w;visited[w]=1;

        w进栈;

      else

        x出栈;

 

 

广度优先遍历

 

1.广度优先遍历定义

 

图的广度优先遍历BFS算法是一个分层搜索的过程,和树的层序遍历算法类同,它也需要一个队列以保持遍历过的顶点顺序,以便按出队的顺序再去访问这些顶点的邻接顶点。


2.基本实现思想

 

(1)顶点v入队列。

(2)当队列非空时则继续执行,否则算法结束。

(3)出队列取得队头顶点v;访问顶点v并标记顶点v已被访问。

(4)查找顶点v的第一个邻接顶点col。

(5)若v的邻接顶点col未被访问过的,则col入队列。

(6)继续查找顶点v的另一个新的邻接顶点col,转到步骤(5)。

直到顶点v的所有未被访问过的邻接点处理完。转到步骤(2)。

广度优先遍历图是以顶点v为起始点,由近至远,依次访问和v有路径相通而且路径长度为1,2,……的顶点。为了使“先被访问顶点的邻接点”先于“后被访问顶点的邻接点”被访问,需设置队列存储访问的顶点。

 

 

3.伪代码

(1)初始化队列Q;visited[n]=0;

(2)访问顶点v;visited[v]=1;顶点v入队列Q;

(3) while(队列Q非空)

    v=队列Q的对头元素出队;

    w=顶点v的第一个邻接点;

    while(w存在)

      如果w未访问,则访问顶点w;

      visited[w]=1;

      顶点w入队列Q;

      w=顶点v的下一个邻接点。

Python 非递归遍历图

标签:bre   break   err   层序遍历   error:   sel   非递归   self   arch   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wuxie1989/p/8182970.html

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