python实现图的遍历(递归和非递归)

class graph:
def __init__(self,value):
self.value=value
self.neighbors=None # 图的广度优先遍历
# 1.利用队列实现
# 2.从源节点开始依次按照宽度进队列,然后弹出
# 3.每弹出一个节点,就把该节点所有没有进过队列的邻接点放入队列
# 4.直到队列变空
from queue import Queue
def bfs(node):
if node is None:
return
queue = Queue()
nodeSet = set()
queue.put(node)
nodeSet.add(node)
while not queue.empty():
cur = queue.get() # 弹出元素
print(cur.value) # 打印元素值
for next in cur.neighbors: # 遍历元素的邻接节点
if next not in nodeSet: # 若邻接节点没有入过队,加入队列并登记
nodeSet.add(next)
queue.put(next) # 图的深度优先遍历(非递归)
# 1.利用栈实现
# 2.从源节点开始把节点按照深度放入栈,然后弹出
# 3.每弹出一个点,把该节点下一个没有进过栈的邻接点放入栈
# 4.直到栈变空
def dfs(node):
if node is None:
return
nodeSet = set()
stack = []
print(node.value)
nodeSet.add(node)
stack.append(node)
while len(stack) > 0:
cur = stack.pop() # 弹出最近入栈的节点
for next in cur.neighbors: # 遍历该节点的邻接节点
if next not in nodeSet: # 如果邻接节点不重复
stack.append(cur) # 把节点压入
stack.append(next) # 把邻接节点压入
nodeSet.add(next) # 登记节点
print(next.value) # 打印节点值
break # 退出,保持深度优先 def dfs1(node,nodeset):#递归深度优先遍历
if node is None:
return
print(node.value)
nodeset.add(node)
for next in node.neighbors:
if next not in nodeset:
dfs1(next, nodeset) node5=graph(5)
node4=graph(4)
node3=graph(3)
node2=graph(2)
node1=graph(1)
nodeset=set()
node4.neighbors=[node3,node2,node1]
node3.neighbors=[node4]
node2.neighbors=[node4,node5]
node1.neighbors=[node4]
node5.neighbors=[node2] dfs1(node4,nodeset)
dfs(node4)
bfs(node4)
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