python实现DFS和BFS整理

BFS是广度遍历，也就是一层一层扩展开的查找，先把第一层的找完，再找第二层，然后找第三层...使用到的数据结构是队列，先访问第一个节点，然后访问它的所有邻接点，然后访问邻接点的邻接点，在此过程中，要保证访问过的点不重复访问。

DFS是深度遍历，从一个点开始，逐渐沿着一条路径向下查找，查找到尽头的时候，回溯到上一个节点，再继续查找...使用的数据结构是栈，访问的下一个节点是当前节点的一个邻接点，然后访问其邻接点。

下面是一个图，我们使用python实现深度和广度遍历

 

graph = {
    'A':['B','C'],
    'B':['A','C','D'],
    'C':['A','B','D','E'],
    'D':['B','C','E','F'],
    'E':['C','D'],
    'F':['D']
}
def BFS(graph,s):
    #使用队列存放每一层的元素
    queue = []
    seen = set()
    queue.append(s)
    seen.add(s)
    # parent = {s : None}
    while (len(queue) > 0):
        #表示每次弹出的顶点
        vertex = queue.pop(0)
        nodes = graph[vertex]
        for w in nodes:
            if w not in seen:
                queue.append(w)
                seen.add(w)
        print(vertex, end = " ")
BFS(graph,'A')
def DFS(graph,s):
    #使用栈，下一个走的点是当前点的邻接点。
    stack = []
    seen = set()
    queue.append(s)
    seen.add(s)
    # parent = {s : None}
    while (len(queue) > 0):
        #表示每次弹出的顶点
        vertex = queue.pop(0)
        nodes = graph[vertex]
        for w in nodes:
            if w not in seen:
                queue.append(w)
                seen.add(w)
        print(vertex, end =" ")
BFS(graph,'A')