圖的遍歷（Python實現）

圖的遍歷（Python實現）

記錄兩種圖的遍歷算法——廣度優先（BFS）與深度優先（DFS）。

圖（graph）在物理存儲上采用鄰接表，而鄰接表是用python中的字典來實現的。

兩種遍歷方式的代碼如下所示：

# 圖的寬度遍歷和深度遍歷

# 1. BFS
def bfsTravel(graph, source):
    # 傳入的參數為鄰接表存儲的圖和一個開始遍歷的源節點
    frontiers = [source]     # 表示前驅節點
    travel = [source]       # 表示遍歷過的節點
    # 當前驅節點為空時停止遍歷
    while frontiers:        
        nexts = []          # 當前層的節點（相比frontier是下一層）
        for frontier in frontiers:
            for current in graph[frontier]: # 遍歷當前層的節點
                if current not in travel:   # 判斷是否訪問過
                    travel.append(current)  # 沒有訪問過則入隊
                    nexts.append(current)   # 當前結點作為前驅節點
        frontiers = nexts   # 更改前驅節點列表
    return travel


def dfsTravel(graph, source):
    # 傳入的參數為鄰接表存儲的圖和一個開始遍歷的源節點
    travel = []     # 存放訪問過的節點的列表
    stack = [source]      # 構造一個堆棧
    while stack:            # 堆棧空時結束    
        current = stack.pop()       # 堆頂出隊
        if current not in travel:   # 判斷當前結點是否被訪問過
            travel.append(current)  # 如果沒有訪問過，則將其加入訪問列表
        for next_adj in graph[current]: # 遍歷當前結點的下一級
            if next_adj not in travel:  # 沒有訪問過的全部入棧
                stack.append(next_adj)
    return travel


if __name__ == "__main__":
    graph = {}
    graph['a'] = ['b']
    graph['b'] = ['c','d']
    graph['c'] = ['e']
    graph['d'] = []
    graph['e'] = ['a']

    # test of BFS
    print(bfsTravel(graph, 'b'))

    print(dfsTravel(graph, 'b'))

運行結果如下：

['b', 'c', 'd', 'e', 'a']
['b', 'd', 'c', 'e', 'a']