其实最初的想法是定义一个图类再基于此来实现两种遍历 ，但其实一个import就可以搞定的事，为了练习决定还是打了一遍，后来发现这种做法真的很二，因为定义一个图类也仅仅只用到了顶点数的传值，以及得到一个顶点出发的出边而已 ，但是后来觉得完全是自己给自己找麻烦，顶点数直接一个len就ok了，出边通过一个for循环也ok了 ，单纯就图的遍历来讲没必要 ，因为定义图类后各种出错 ，各种累，各种想不到的鬼都出来了。。。
”’class Graph(object):
def __init__(self,maps,unconn=0):
vnum=len(maps)
self._maps=[maps[i][:] for i in range(vnum)]
self._unconn=unconn
self._vnum=vnum
def vertex_num(self):
return self._vnum
def add_edges(self,x,y,weight):
if x<0 or y<0 or x>=self._vnum or y>=self._vnum or x==y or weight<0:
raise ValueError
self._maps[x][y]=self._maps[y][x]=weight
def get_edge(self,x,y):
return self._maps[x][y]
def get_out_edges(self,x):
return self._out_edges(self._maps[x],self._unconn)
@staticmethod
def _out_edges(row,unconn):
edges=[]
for i in range(len(row)):
if self._maps[i]!=unconn:
edges.append((i, row[i]))
return edges”’
上面一块是定义的图类 ，以下完全没用到
”’图的深度优先遍历”’
def DFS_Graph(maps,x): #基于x出发实现的遍历
vnum=len(maps)
res=[]
visited=[False]*vnum
def dfs(i):
res.append(i)
visited[i]=True
for j in range(vnum):
if maps[i][j]>0 and visited[j]==False:
dfs(j)
dfs(x)
for y in range(vnum):
if visited[y]==False:
dfs(y)
return res
”’图的广度优先遍历”’
def BFS_Graph(maps,x):
vnum=len(maps)
res=[]
queue=[] #对于广度搜索而言这里queue要理解成一个队列 而不是单纯的list，由于list的强大而实现了队列的功能 visited=[False]*vnum
def bfs():
while len(queue)>0:
i=queue.pop()
for j in range(vnum):
if maps[i][j]>0 and visited[j]==False:
res.append(j)
visited[j]=True
queue.append(j)
if vnum>0:
queue.append(x)
visited[x]=True
res.append(x)
bfs()
for y in range(vnum):
if visited[y]==False:
queue.append(y)
visited[y]=True
res.append(y)
bfs()
return res
inf=0 #此处不将inf赋值为零就需要对程序中的判断做调整 ，若直接将inf定义为无穷大程序可以执行 但无法得到正确的遍历
maps = [[inf,1,1,inf,inf,inf,inf,inf],
[1,inf,inf,1,1,inf,inf,inf],
[1,inf,inf,inf,inf,1,1,inf],
[inf,1,inf,inf,inf,inf,inf,1],
[inf,1,inf,inf,inf,inf,inf,1],
[inf,inf,1,inf,inf,inf,1,inf],
[inf,inf,1,inf,inf,1,inf,inf],
[inf,inf,inf,1,1,inf,inf,inf]]
for i in range(len(maps)):
x=i
print(BFS_Graph(maps,x))
print(DFS_Graph(maps,x),’\n’)
输出结果 基于每个点实现两种遍历
[0, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 7]
[0, 1, 3, 7, 4, 2, 5, 6]
[1, 0, 3, 4, 7, 2, 5, 6]
[1, 0, 2, 5, 6, 3, 7, 4]
[2, 0, 5, 6, 1, 3, 4, 7]
[2, 0, 1, 3, 7, 4, 5, 6]
[3, 1, 7, 4, 0, 2, 5, 6]
[3, 1, 0, 2, 5, 6, 4, 7]
[4, 1, 7, 3, 0, 2, 5, 6]
[4, 1, 0, 2, 5, 6, 3, 7]
[5, 2, 6, 0, 1, 3, 4, 7]
[5, 2, 0, 1, 3, 7, 4, 6]
[6, 2, 5, 0, 1, 3, 4, 7]
[6, 2, 0, 1, 3, 7, 4, 5]
[7, 3, 4, 1, 0, 2, 5, 6]
[7, 3, 1, 0, 2, 5, 6, 4]
