标签：工作原理 其他 inf 广度优先搜索 http span person ons 最短路
软件环境：Python 3.7.0b4
假设你经营着一家芒果农场，需要寻找芒果销售商，以便将芒果卖给他。为此，我们可以通过广度优先搜索算法，在朋友中查找出符合条件的芒果销售商。
广度优先搜索是一种用于图的查找算法，可帮助我们回答两类问题：
将下列关系图用散列表实现
graph = {} graph["you"] = ["alice", "bob", "claire"] graph["bob"] = ["anuj", "peggy"] graph["alice"] = ["peggy"] graph["claire"] = ["thom", "jonny"] graph["anuj"] = [] graph["peggy"] = [] graph["thom"] = [] graph["jonny"] = []
注：Anuj、Peggy、Thom和Jonny都没有邻居，这是因为虽然有指向他们的箭头，但没有从他们出发指向其他人的箭头。这被称之为有向图（directed graph），其中的关系是单向的。而无向图（undirected graph）没有箭头，直接相连的节点互为邻居。
概述广度优先搜索算法的工作原理：
完整实现代码如下：
from collections import deque def person_is_seller(name): return name[-1] == ‘m‘ graph = {} graph["you"] = ["alice", "bob", "claire"] graph["bob"] = ["anuj", "peggy"] graph["alice"] = ["peggy"] graph["claire"] = ["thom", "jonny"] graph["anuj"] = [] graph["peggy"] = [] graph["thom"] = [] graph["jonny"] = [] def search(name): search_queue = deque() # 创建一个队列 search_queue += graph[name] # 将你的邻居都加入到这个搜索队列中 searched = [] # 该数组用于记录检查过的人 while search_queue: # 只要队列不为空 person = search_queue.popleft() # 就取出其中的第一个人 if not person in searched: # 仅当这个人没检查过时才检查 if person_is_seller(person): # 检查这个人是否是芒果销售商 print (person + " is a mango seller!") # 是芒果销售商 return True else: search_queue += graph[person] # 不是芒果销售商。将这个人的朋友都加入搜索队列 searched.append(person) # 将这个人标记为检查过 return False # 队列中没人是芒果销售商 search("you")
标签：工作原理 其他 inf 广度优先搜索 http span person ons 最短路
原文地址：https://www.cnblogs.com/OctoptusLian/p/9042690.html
