BFS算法概念原理详细图解 Python代码实现BFS算法

发布:2022-10-26 10:50:16
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作者:网络整理
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BFS又名广度优先搜索,和DFS算法一样都是递归算法,不同的是,BFS算法通过队列,在避免循环的同时遍历目标所有节点。

BFS算法的工作原理图解

以具有5个节点的无向图为例,如下图:

从节点0开始,BFS算法首先将其放入Visited列表并将其所有相邻节点放入队列。

接下来,访问队列前面的节点1,并转到节点1相邻的节点。因为节点0已经被访问过,所以访问节点2。

节点2有一个未访问的相邻节点4,但因为节点4在队列的最后,因此我们要先访问位于队列前面的节点3。

队列中只剩下节点4没有被访问,所以最后访问节点4。

至此,已经完成了此无向图的广度优先遍历。

BFS算法的伪代码

create a queue Q 
mark v as visited and put v into Q
while Q is non-empty
remove the head u of Q
mark and enqueue all (unvisited) neighbours of u

Python代码实现BFS算法

import collections
def bfs(graph, root):
visited, queue = set(), collections.deque([root])
visited.add(root)

while queue:
vertex = queue.popleft()
print(str(vertex) + " ", end="")

for neighbour in graph[vertex]:
if neighbour not in visited:
visited.add(neighbour)
queue.append(neighbour)

if __name__ == '__main__':
graph = {0: [1, 2], 1: [2], 2: [3], 3: [1, 2]}
print("Following is Breadth First Traversal: ")
bfs(graph, 0)
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