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python - 实现具有最大深度并打印所有最短路径的 BFS 算法

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-03 04:59:09 24 4
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这是我想出的 BFS 算法,用于打印图中从根节点到任何其他节点的所有最短路径:

d = deque()
d.append(root)
level = 0
while len(d) >= 0 and level <= max_depth:
u = d.popleft()
print(adjacency_list[u])
for v in adjacency_list[u]:
if visited[v] == 'N':
if nodes2distances[u] + 1 <= nodes2distances[v]:
nodes2distances[v] = nodes2distances[u] + 1
node2parents[v].append(u)
d.extend(v)
level += 1
visited[u] = 'Y'

当我没有指定最大级别条件时,上面的代码工作正常,但是,每次我运行这个算法时,输出都会有所不同。

1) 你能解释一下我如何用级别限制(即指定最大级别)实现这个算法吗?

2)另外,请问我解决问题的方法是否可以更好?

编辑:好的!!对不起,我之前没有这样做!!假设我在未加权图中有以下边:

('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C'), ('B', 'D'),('D' , 'E'), ('D', 'F'), ('D', 'G'), ('E', 'F'), ('G', 'F')

在不受深度限制的情况下实现我的代码后,当我为节点 'B' 调用算法时,我得到以下输出,

[('A', ['B']), ('C', ['B']), ('D', ['B']), ('E', ['D']), ('F', ['D']), ('G', ['D'])]

但是,当我调用级别限制为 2 的同一函数时,即 myFunction(graph,'E',2),我得到以下输出:

[('A', ['B']), ('C', ['B']), ('D', ['B'])]

然而,预期的输出是

[('A', ['B']), ('C', ['B']), ('D', ['B']),('E',['D']),('F', ['D']),('G',['D'])]

最佳答案

你在错误的地方增加了等级。每个节点的级别等于其父级别加 1。您不应在 while 循环中全局递增级别。相反,您应该存储放入队列中的每个节点的级别。像这样:

d = deque()
#node,level
d.append( (root,0 ) )
while len(d) >= 0:
front = d.popleft()
u = front[0]
level = front[1]
if level >= max_depth:
break
print(adjacency_list[u])
for v in adjacency_list[u]:
if visited[v] == 'N':
if nodes2distances[u] + 1 <= nodes2distances[v]:
nodes2distances[v] = nodes2distances[u] + 1
node2parents[v].append(u)
d.append( (v,level+1) )
visited[u] = 'Y'

关于python - 实现具有最大深度并打印所有最短路径的 BFS 算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39803712/

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