python爬虫教程:python广度优先搜索得到两点间最短路径

这篇文章主要为大家详细介绍了python广度优先搜索得到两点间最短路径,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一
前言

之前一直写不出来,这周周日花了一下午终于弄懂了, 顺便放博客里,方便以后忘记了再看看。
要实现的是输入一张 图,起点,终点,输出起点和终点之间的最短路径。

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;
比如下图:python爬虫教程:python广度优先搜索得到两点间最短路径_第1张图片
从0结点开始搜索的话,一开始是0、将0加入队列中;
然后下一层,0可以到达的有1,2,4,将他们加入队列中;
接下来是1,1能到达的且未被访问的是结点3
顺序就是 0, 1,2,4, 3,这里用下划线表示每一层搜索得到的结点;

每一次用cur = que[head]取出头指针指向的结点,并搜索它能到达的结点;因此,可以用一个队列que来保存已经访问过的结点,队列有头指针head以及尾指针tail,起点start与结点i有边并且结点i未被访问过,则将该结点加入队列中,tail指针往后移动;当tail等于顶点数时算法结束
对于每一次while循环,head都加一,也就是往右边移动,比如一开始head位置是0,下一层的时候head位置元素就为1,也就是搜索与结点1有边的且未被访问的结点
用一个数组book来标识结点i是否已经被访问过;用字典来保存起点到各个点的最短路径;
代码如下:

import numpy as np
 
ini_matrix = [
     [0, 1, 1, 0, 1],
     [1, 0, 0, 1, 0],
     [1, 0, 0, 0, 1],
     [0, 1, 0, 0, 0],
     [1, 0, 1, 0, 0]
     ]
 
 
def bfs(matrix_para, start_point_para, end_point_para):
  """
  广度优先搜索
  :param matrix_para 图
  :param start_point_para 起点
  :param end_point_para 终点
  :return: 返回关联度
  """
  matrix = matrix_para
  start_point = start_point_para
  end_point = end_point_para
 
  vertex_num = len(matrix) # 顶点个数
 
  que = np.zeros(vertex_num, dtype=np.int) # 队列, 用于存储遍历过的顶点
  book = np.zeros(vertex_num, dtype=np.int) # 标记顶点i是否已经被访问,1表被访问,0表未被访问
 
  point_step_dict = dict() # key:点,value:起点到该点的步长
 
  # 队列初始化
  head = 0
  tail = 0
 
  # 从起点出发,将起点加入队列
  que[tail] = start_point # 等号右边为顶点号(起点)
  tail += 1
  book[start_point] = 1 # book[i] i为顶点号
 
  while head<tail:
    cur = que[head]
    for i in range(vertex_num):
      # 判断从顶点cur到顶点i是否有边,并判断顶点i是否已经被访问过
      if matrix[cur][i] == 1 and book[i] == 0:
        que[tail] = i # 将顶点i放入队列中
        tail += 1 # tail指针往后移
        book[i] = 1 # 标记顶点i为已经访问过
        point_step_dict[i] = head + 1 # 记录步长
      if tail == vertex_num: # 说明所有顶点都被访问过
        break
    head += 1
 
  for i in range(tail):
    print(que[i])
 
  try:
    relevancy = point_step_dict[end_point]
    return relevancy
  except KeyError: # 捕获错误,如果起点不能到达end_point,则字典里没有这个键,返回None
    return None
 
result = bfs(ini_matrix, 1, 4)
print("result:", result)

错误
在经同学的一番调教之后,我深刻意识到了这段代码有个问题(不能用head记录步长),就是对于有环的时候,可能得到的步长(迭代次数)会比最短路径还大;
比如,起点为4,终点为3:这里每一遍迭代都是一次while循环
第一遍迭代,队列4,head指向4,步长为0
第二遍迭代,队列4,0 , 2,head指向0, 步长为1
第三遍迭代,队列4,0 , 2,1,head指向2,步长为2,
第四遍迭代,对于2,2周围都被访问过了,但此时head仍然+=1为3,这就导致了下一次的步长会比实际的步长多1
第五遍迭代, 3,步长为4
纠正

改进的思路:用count记录步长,flag用于标识当前搜索能到达的边的该结点cur = que[head]周围是否已经被访问过,False表示没有,True表示该结点i周围都被访问过了;也就是,当flag为False时,表示对于cur周围已经都访问过了,此时步长count不需要自增1;

import numpy as np
 
ini_matrix = [
     [0, 1, 1, 0, 1],
     [1, 0, 0, 1, 0],
     [1, 0, 0, 0, 1],
     [0, 1, 0, 0, 0],
     [1, 0, 1, 0, 0]
     ]
 
 
def bfs(matrix_para, start_point_para, end_point_para):
  """
  广度优先搜索
  :param matrix_para 图
  :param start_point_para 起点
  :param end_point_para 终点
  :return: 返回关联度
  """
  matrix = matrix_para
  start_point = start_point_para
  end_point = end_point_para
 
  vertex_num = len(matrix) # 顶点个数
 
  que = np.zeros(vertex_num, dtype=np.int) # 队列, 用于存储遍历过的顶点
  book = np.zeros(vertex_num, dtype=np.int) # 标记顶点i是否已经被访问,1表被访问,0表未被访问
 
  point_step_dict = dict() # key:点,value:起点到该点的步长
 
  # 队列初始化
  head = 0
  tail = 0
 
  # 迭代次数
  count = 0
 
  # 从0号顶点出发,将0号顶点加入队列
  que[tail] = start_point # 等号右边为顶点号(起点)
  tail += 1
  book[start_point] = 1 # book[i] i为顶点号
 
  while head<tail:
    flag = False # 用flag标识结点i是否周围都是被访问过的
    cur = que[head]
    for i in range(vertex_num):
      # 判断从顶点cur到顶点i是否有边,并判断顶点i是否已经被访问过
      if matrix[cur][i] == 1 and book[i] == 0:
        que[tail] = i # 将顶点i放入队列中
        tail += 1 # tail指针往后移
        book[i] = 1 # 标记顶点i为已经访问过
        point_step_dict[i] = count + 1 # 记录步长
        flag = True
      if tail == vertex_num: # 说明所有顶点都被访问过
        break
    if flag:
      count += 1
    head += 1
 
  for i in range(tail):
    print(que[i])
 
  try:
    relevancy = point_step_dict[end_point]
    return relevancy
  except KeyError:
    return None
 
result = bfs(ini_matrix, 3, 4)
print("result:", result)

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