python实现广度优先搜索过程解析
广度优先搜索
适用范围：无权重的图，与深度优先搜索相比，深度优先搜索法占内存少但速度较慢，广度优先搜索算法占内存多但速度较快
复杂度：时间复杂度为O(V+E),V为顶点数，E为边数
思路
广度优先搜索是以层为顺序,将某一层上的所有节点都搜索到了之后才向下一层搜索；
代码
fromcollectionsimportdeque
#解决从你的人际关系网中找到芒果销售商的问题
#使用字典表示映射关系
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"]=[]
#判断是否是要查找的目标
defis_target_node(name):
returnname[-1]=='m'
#实现广度优先搜索算法
defsearch(name):
search_queue=deque()#创建一个队列
search_queue+=graph[name]
searched=[]#记录用于检查过的人
whilesearch_queue:#只要队列不为空
person=search_queue.popleft()#就取出其中的第一个人
ifnotpersoninsearched:#这个人没有被检查过
ifis_target_node(person):#判断这个人是否是要查找的销售商
print(person+"istargetnode!")
returnTrue
else:
search_queue+=graph[person]#如果这个人不是，就将这个人的朋友压入队列
searched.append(person)#将这个人追加到已检查过的字典中
returnFalse
#调用方法
search("you")
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。