[笔记]《算法图解》第六章 广度搜索优先

广度优先搜索-

• 广度优先搜索 是一种图算法。
• 解决最短路径问题的算法被称为广度优先搜索。
• 图：
  • 图由节点和边组成。一个节点可能与众多节点直接项链，这些节点被称为邻居。
  • 可以使用图模拟不同的东西是如何相连的。

• 广度优先搜索是一种用于图的查找算法，可以帮助回答两类问题。

  第一，从节点A出发，有前往节点B的路径吗？
  第二，从节点A出发，前往节点B的哪条路径最短？

• 在广度优先搜索的执行过程中,搜索范围从起点开始逐渐向外延伸,即先检查一度关系,再检查二度关系。

• 广度优先搜索的运行时间为

  O(人数 + 边数),这通常写作O(V + E),其中V为顶点(vertice)数,E为边数。

队列和栈

• 队列是一种先进先出(First In First Out,FIFO)的数据结构
• 栈是一种后进先出(Last In First Out,LIFO)的数据结构

图

• 有指向关系的这被称为有向图(directed graph),其中的关系是单向的。
• 无向图(undirected graph)没有箭头,直接相连的节点互为邻居。

代码实现广度搜索优先

def search(name):
    search_queue = deque()
    search_queue += graph[name]
    searched = []
    #这个数组用于记录检查过的人
    while search_queue:
        person = search_queue.popleft()
        if not person in searched:
            #仅当这个人没检查过时才检查
            if person_is_seller(person):
                print person + " is a mango seller!"
                return True
            else:
                search_queue += graph[person]
                searched.append(person)
                #将这个人标记为检查过
                return False
search("you")

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