广度优先搜索(也称宽度优先搜索,缩写BFS,以下采用广度来描述)是连通图的一种遍历策略。因为它的思想是从一个顶点V0开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域,故得名。
也就是我们在数据结构中学习过的BFS算法。按层数的遍历。在这里我不在赘述,在CSDN搜BFS也能找到原理。
我们的BFS是queue来维护,而DFS是stack维护。
同上图所示,我们从A开始得到它的一个BFS就是ABCDEF。我们使用代码实现该程序。
- grap = {
- "A":["B","C"],
- "B":["A","C","D"],
- "C":["A","B","D","E"],
- "D":["B","C","E","F"],
- "E":["C","D"],
- "F":["D"]
- }
- #存图
-
- def BFS(grap,star): #BFS算法
- queue = [] #定义一个队列
- seen = set() #建立一个集合,集合就是用来判断该元素是不是已经出现过
- queue.append(star) #将任一个节点放入
- seen.add(star) #同上
- while (len(queue)>0) : #当队列里还有东西时
- ver = queue.pop(0) #取出队头元素
- notes = grap[ver] #查看grep里面的key,对应的邻接点
- for i in notes: #遍历邻接点
- if i not in seen: #如果该邻接点还没出现过
- queue.append(i) #存入queue
- seen.add(i) #存入集合
- print(ver) #打印队头元素
-
-
- print(BFS(grap,"A"))