算法 | 图遍历 | 问题1

简介

图遍历是指遍历图中的所有节点，以完成一定的目标。问题1是指在图中寻找一个特定的节点。该问题可以通过广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)解决。

广度优先搜索(BFS)

BFS从起点开始遍历，然后按照距离逐层向外扩展。具体步骤如下：

1. 将起点添加到待处理队列中
2. 将起点标记为已访问
3. 重复以下步骤直到队列为空：
   • 从队列中取出一个节点
   • 遍历该节点的相邻节点
   • 将相邻节点添加到队列中，如果相邻节点未访问过就标记为已访问

BFS会优先遍历距离起点最近的节点，因此它常常用于确定起点与目标点之间的最短路径。

以下是使用Python实现BFS的示例代码：

from queue import Queue

def bfs(start, target):
    visited = set()
    q = Queue()
    q.put(start)

    while not q.empty():
        node = q.get()

        if node == target:
            return True

        visited.add(node)

        for neighbor in get_neighbors(node):
            if neighbor not in visited:
                q.put(neighbor)

    return False

深度优先搜索(DFS)

DFS从起点开始遍历，然后递归遍历每个相邻节点。具体步骤如下：

1. 将起点标记为已访问
2. 对于起点的每个相邻节点，如果该节点未被访问过，就递归遍历该节点

DFS的算法比BFS更为直接，但它不一定能找到起点与目标点之间的最短路径。DFS更为适用于寻找特定形状或规律的节点。

以下是使用Python实现DFS的示例代码：

def dfs(node, visited, target):
    if node == target:
        return True

    visited.add(node)

    for neighbor in get_neighbors(node):
        if neighbor not in visited:
            if dfs(neighbor, visited, target):
                return True

    return False

总结

问题1是在图中寻找一个特定节点。BFS和DFS都可以解决该问题，但BFS更为适用于寻找起点与目标点之间的最短路径，DFS更为适用于寻找特定形状或规律的节点。以上是Python实现BFS和DFS的示例代码。