广度优先遍历-BFS深度优先遍历-DFS
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了广度优先遍历-BFS深度优先遍历-DFS相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
广度优先遍历-BFS
广度优先遍历类似与二叉树的层序遍历算法,它的基本思想是:首先访问起始顶点v,接着由v出发,依次访问v的各个未访问的顶点w1 w2 w3....wn,然后再依次访问w1 w2 w3....wn的所有未被访问的邻接顶点;再从这些访问过的顶点出发,再访问它们所有未被访问过的邻接顶点......依次类推,直到图中的所有点都被访问为止。类似的思想还将应用于Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法。
python实现二叉树的建立以及遍历(递归前序、中序、后序遍历,队栈前序、中序、后序、层次遍历)中的树的层序遍历就用到了BFS的思想
深度优先遍历-DFS
与广度优先遍历不同,深度优先遍历类似于树的先序遍历,正如其名称中所暗含的意思一样,这种搜索算法所遵循的策略是尽可能“深”地搜索一下图。它的基本思想如下:首先访问图中某一点顶点v,然后从v出发,访问与v相邻的点w1,再从w1出发访问w1的邻接点w2....重复上述过程,直到不能继续访问时,依次退回到最近的访问点,若还有未访问的邻接点,从该节点出发,继续上面的访问过程。
下面以一个例题来展示BFS和DFS:
题目描述(2018春招-今日头条笔试题-第二题)
定义两个字符串变量:s和m,再定义两个操作:
第一种操作:m=s s=s+s
第二种操作:s=s+m
假设s和m,初始如下:
s=\'a\' m=s
求最小步骤数,可以将s拼接到长度等于n
输入描述
一个整数n,表明我们需要得到s字符串长度,0<n<1000
输出描述
一个整数,表明总共操作次数
输入样例:
输入
6
输出
3
说明:
输入是6,表明我们需要得到s字符串长度为6,也就是s为最终为‘aaaaaa’,那么依次使用2次“第一种操作”和1次“第二种操作”就能达到目的,总共操作次数是3
输入
5
输出
4
说明:
输入是5,表明我们需要得到s字符串长度为5,也就是‘aaaaa’,那么直接使用4次“第二种操作”就能达到目的,总共操作次数是4
BFS
#-*- coding:utf-8 -*- import datetime class BFS(object): def __init__(self): self.num = 0 def fun(self,s,m,n): stack=[[s,m]] stack_s =set()#用来存储字符串s的长度 while True: if n in stack_s: break stack_temp=[] while stack: temp=stack.pop() temp_1=[2*temp[0],temp[0]] temp_2=[temp[0]+temp[1],temp[1]] stack_s.add(2 * temp[0]) stack_s.add(temp[0]+temp[1]) stack_temp.append(temp_1) stack_temp.append(temp_2) self.num+=1 stack=stack_temp if __name__==\'__main__\': n = input() i = datetime.datetime.now() bfs = BFS() bfs.fun(1, 1,n) j = datetime.datetime.now() print bfs.num print j - i
输入:
10000
输出:
20
0:00:02.296000
DFS:
#-*- coding:utf-8 -*- import datetime class DFS(object): \'\'\' num:用于存储最后执行次数 n:用于存储最后达到的字符串的长度 flag:当达到输入字符串的长度时,flag置为1 \'\'\' def __init__(self,n): self.num=0 self.n=n self.flag=0 def fun(self,s,m): self.fun_1(s,m) self.fun_2(s,m) #当未达到字符串长度时,回溯 if self.flag==0: self.num-=1 #fun_1:方法1 def fun_1(self,s,m): #当达到字符串长度,直接返回 if self.flag == 0: if self.n < s: return if self.n == s: self.flag = 1 return else: m = s s += s self.num += 1 #没达到字符串长度,继续递归 self.fun(s, m) else: return # fun_2:方法2 def fun_2(self,s,m): if self.flag == 0: if self.n<s: return if self.n==s: self.flag=1 return else: s=s+m self.num+=1 # 没达到字符串长度,继续递归 self.fun(s,m) else: return if __name__==\'__main__\': n=input() i=datetime.datetime.now() dfs=DFS(n) dfs.fun(1,1) j = datetime.datetime.now() print dfs.num print j-i
输入:
10000
输出:
20
0:00:00.034000
以上是关于广度优先遍历-BFS深度优先遍历-DFS的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章