dfs和bfs遍历图的区别,dfs和bfs例题

　　Python BFS和DFS算法看了哔哩哔哩的灯神视频，整理如下。最后，我想补充几个实际问题。

　　1.BFS

　　bfs的全称是广度优先搜索，从任意一点开始，选择与其直接相关的(按顺序展开)来进行。主要由队列实现，直接如上图所示。两种检索算法都可以扫描所有图形。

　　具体来说，用字典来表示图；直接用python list做队列就行了。

　　Python代码：

　　Graph={ A:[B ， C]， B:[A ， C ]， C:[A ， B ， D ， e 可以动态添加或删除popqueue.append (s

　　介绍BFS的几个扩展功能。

　　BFS可以找到从一个点到所有其他点的所有路径。通过创建一个映射表(字典的数据结构)，如果遍历过程中记录了最后一个点的位置，实际上会变成一个代码：parent[node]=vertex。

　　在defBFS(graph，s): #s中，起点queue=[] # array是append，可以动态添加或删除popqueue.append(s) seen=[] #来保存缺失的seen节点。append parent={ s 3360 nont } for nodenodes 3360 ifnodetiseen:queue。append)节点)。=vertexprint(vertex) #打印当前获取的节点=None: #输出最短路径打印(v) v=parent[v]2.DFS

　　dfs的全称是深度优先搜索(depth-first search)，从任意一点开始，走完路，知道无处可去后返回。在栈中实现时，代码基本和BFS一样，只是把BFS的队列改成栈，pop(0)是pop (pop)，pop())表示删除最后一个元素。

　　DEFDFS(graph，s): #s是起点stack=[] # array，表示追加，可以动态添加或删除popstack.append(s) seen=[] #保存缺失的节点seen . append(s)while(len)stack)最后一个元素nodes=ggen，弹出for node innodes 3360 ifnodetinsee:stack . append[node]seen . append[node]print[vertex]

　　主题

　　沿着图中的星号线切开，得到两个部分。每个部分的数字之和是60。

　　关于这个问题的要求，请编程判断给定mn网格中的整数是否可以分成两部分，使这两个区域中的数字相等。

　　如果有多个答案，请输出包含左上角网格的区域中包含的最小网格数。

　　拆分时无法输出0。

　　输入格式

　　首先，程序读入两个整数m ^ n，用空格(m，n10)除。

　　指示表格的宽度和高度。

　　接下来是N行，每行有M个正整数，用空格隔开。每个整数不超过10000。

　　输出格式

　　输出一个整数，表示包含左上角的分区中可能包含的最小网格数。

　　示例1

　　3 3

　　10 1 52

　　20 30 1

　　1 2 3

　　示例1

　　三

　　点子：3359 www . Jian a9d 97

　　先计算所有网格的总和，除以2得到极限值。遍历时，如果大于limit，则无需继续遍历。回溯;记录本次遍历的网格数，当小于记录的最小计数时更新；如果小于极限，则继续遍历。

　　从左上角的框开始，深度优先遍历(dfs)可以通过使用递归很容易地执行。

　　m，n=map(int，input)。split))lst=[]for I in range(n)n):#)输入m*n的个数，极限=int(all_sum/2) move=[[0，-1]，[1，0]，[0，1])y65:# beyond the grid boundary if(x0orx=len(lst)):returnfalse if(y0ory=len)lst[0])3360 returnfalse returnefty，visited): #visited是上述零矩阵全局移动#全局变量？下面是为什么全局变量globaleftgloballlimitglobalmin _ count left=lst[x][Y]=1 count=1 If(lefall llt)xmove[I][0]，Y move[i][1])如果没有超出边界范围，则上下左右遍历if) visited[xmove][I][0]，Y move如果访问的递归ifs (left==limit): #相等，则记录此时遍历的网格点数，如果小于记录的最小计数

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