对于深度优先搜索,我有一个Python实现,如下所示:
def dfs(graph, current_vertex, target_value, visited=None):
if visited is None:
visited = []
visited.append(current_vertex)
if current_vertex == target_value:
return visited
for neighbor in graph[current_vertex]:
if neighbor not in visited:
path = dfs(graph, neighbor, target_value, visited)
if path:
return path
my_graph = {
'lava': set(['sharks', 'piranhas']),
'sharks': set(['lava', 'bees', 'lasers']),
'piranhas': set(['lava', 'crocodiles']),
'bees': set(['sharks']),
'lasers': set(['sharks', 'crocodiles']),
'crocodiles': set(['piranhas', 'lasers'])
}
但是当我运行print(dfs(my_graph, "crocodiles", "bees"))
时,有时我得到[‘crocodiles’, ‘piranhas’, ‘lava’, ‘sharks’, ‘lasers’, ‘bees’]
,有时我得到[‘crocodiles’, ‘lasers’, ‘sharks’, ‘lava’, ‘piranhas’, ‘bees’]
,有时我得到:[‘crocodiles’, ‘piranhas’, ‘lava’, ‘sharks’, ‘bees’]
。为什么同一输入的输出不同?这个实现是否正确?你知道吗
那是因为你还没有考虑回溯。例如,假设你的DFS决定去
[‘crocodiles’, ‘lasers’, ‘sharks’, ‘lava’, ‘piranhas’]
,这会导致一个死胡同。现在,即使已经到了死胡同,‘lava’, ‘piranhas’
已经被追加,所以当您返回到'sharks'
并正确地选取'bees'
时,列表输出不正确。你知道吗要解决此问题,只需在从当前节点创建路径之前记录
visited
。创建路径后,请检查目标节点是否存在,如果不存在,请将visited
设置回其原始状态:编辑:
我还应该注意到
list(visited)
和list(orig)
是用来做什么的。这样做的原因是(在本例中)深度复制列表。这意味着修改一个将完全独立于另一个。这只适用于深度为1的列表。如果列表的深度大于1,则只需将引用复制到列表中的列表,然后运行到相同的问题。在这种情况下,通过如下方式导入copy
中的deepcopy
:from copy import deepcopy
编辑2:
最好按以下方式执行,因为您不必存储列表的副本:
因为在Python中,集合没有特定的顺序。您可能希望使用列表而不是集合。你知道吗
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