python实现dict版图遍历示例

下面是详细的讲解“Python实现dict版图遍历示例”的攻略。

简介

在Python中，字典是一种非常常用的数据类型。我们可以通过字典实现图遍历的相关操作。在基于字典实现的图中，每个键代表一个节点，对应的值则是它相邻节点的列表。接下来我们将通过两个示例来演示如何基于字典实现图遍历。

示例一：广度优先遍历

问题描述

我们有一个图，如下所示：

A: B, C
B: A, D, E
C: A, F
D: B
E: B, F
F: C, E

现在需要对该图进行广度优先遍历，求出遍历的结果。

解决方案

首先我们需要定义一个函数来实现广度优先遍历。具体实现代码如下：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = deque([start])
    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend(graph[vertex] - visited)
    return visited

这里我们使用了Python的collections模块中的deque双向队列来存储待遍历节点。deque提供了O(1)时间复杂度的队列操作，效率极高。

接下来，我们构建一个图字典，并传入起始节点A，运行bfs函数，得到结果：

graph = {'A': set(['B', 'C']),
         'B': set(['A', 'D', 'E']),
         'C': set(['A', 'F']),
         'D': set(['B']),
         'E': set(['B', 'F']),
         'F': set(['C', 'E'])}

print(bfs(graph, 'A'))

运行后结果如下：

{'B', 'C', 'A', 'F', 'D', 'E'}

经过遍历后，我们得到了以起点A为根节点的广度优先遍历结果。

示例二：深度优先遍历

问题描述

我们有一个图，如下所示：

A: B, E
B: A, C, D, E
C: B, D
D: B, C, E
E: A, B, D

现在需要对该图进行深度优先遍历，求出遍历的结果。

解决方案

与广度优先遍历类似，我们需要定义一个函数来实现深度优先遍历。具体实现代码如下：

def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    for next in graph[start] - visited:
        dfs(graph, next, visited)
    return visited

接下来，我们构建一个图字典，并传入起始节点A，运行dfs函数，得到结果：

graph = {'A': set(['B', 'E']),
         'B': set(['A', 'C', 'D', 'E']),
         'C': set(['B', 'D']),
         'D': set(['B', 'C', 'E']),
         'E': set(['A', 'B', 'D'])}

print(dfs(graph, 'A'))

运行后结果如下：

{'B', 'E', 'D', 'A', 'C'}

经过遍历后，我们得到了以起点A为根节点的深度优先遍历结果。

总结

通过以上两个示例，我们学习了如何通过Python实现基于字典的图遍历算法。具体来说，我们实现了广度优先遍历和深度优先遍历算法。这些算法在现实中非常常用，并且在Python中可以非常简单地实现。