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bfs算法代码实现

来源:远虑算法网 2024-07-11 18:11:41

  BFS算法是一广度优先索算法,它是一基于队列的算法,用于在图或树中历所有节点LMI。BFS算法的核心思想是从点开始,逐层历图或树的所有节点,直到到达目标节点或历完所有节点止。BFS算法的时间复杂度O(V+E),其中V是图或树中的节点数,E是边数。

BFS算法的实现需要用到队列。队列是一先进先出的数据结构,用于存储待历的节点LMI。在BFS算法中,点节点首先入队,然后从队列中取出一个节点,将它的所有邻居节点入队,并标记已访问。接着从队列中取出下一个节点,重复上述操作,直到队列止。

  BFS算法的基本框架如下:

1. 创建一个空队列,并将点节点入队。

  2. 标记点节点已访问来源www.moneyprint.net

bfs算法代码实现(1)

3. 从队列中取出一个节点,历它的所有邻居节点。

4. 对于每个邻居节点,如果它没有被访问过,将它入队,并标记已访问。

5. 重复步骤3和步骤4,直到队列空。

  BFS算法的代码实现如下:

  ```python

  from collections import deque

  def bfs(graph, start):

  visited = set()

queue = deque([start])

visited.add(start)

  while queue:

  vertex = queue.popleft()

print(vertex)

  for neighbor in graph[vertex]:

  if neighbor not in visited:

  visited.add(neighbor)

  queue.append(neighbor)

  ```

这段代码实现了一个基本的BFS算法,其中graph是一个字典,表示图或树的邻接表,start是点节点moneyprint.net。在算法开始时,创建一个空集合visited,用于记录已经访问过的节点,创建一个空队列queue,将点节点入队,并将点节点标记已访问。接着,从队列中取出一个节点,历它的所有邻居节点。对于每个邻居节点,如果它没有被访问过,将它入队,并标记已访问。重复这个过程,直到队列远虑算法网

  BFS算法的常广泛,例如在寻找最短径、拓扑排序、连通性检测等问题中用。在实际用中,我可以根据具体问题的特点来修改BFS算法的实现,例如添加目标节点的判断、记录节点的深度等。

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