• 广度优先遍历-BFS、深度优先遍历-DFS


    广度优先遍历-BFS

    广度优先遍历类似与二叉树的层序遍历算法,它的基本思想是:首先访问起始顶点v,接着由v出发,依次访问v的各个未访问的顶点www3....wn,然后再依次访问www3....wn的所有未被访问的邻接顶点;再从这些访问过的顶点出发,再访问它们所有未被访问过的邻接顶点......依次类推,直到图中的所有点都被访问为止类似的思想还将应用于Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法。

    python实现二叉树的建立以及遍历(递归前序、中序、后序遍历,队栈前序、中序、后序、层次遍历)中的树的层序遍历就用到了BFS的思想

    深度优先遍历-DFS

    与广度优先遍历不同,深度优先遍历类似于树的先序遍历,正如其名称中所暗含的意思一样,这种搜索算法所遵循的策略是尽可能“深”地搜索一下图。它的基本思想如下:首先访问图中某一点顶点v,然后从v出发,访问与v相邻的点w1,再从w1出发访问w1的邻接点w2....重复上述过程,直到不能继续访问时,依次退回到最近的访问点,若还有未访问的邻接点,从该节点出发,继续上面的访问过程。

    下面以一个例题来展示BFS和DFS:

    题目描述(2018春招-今日头条笔试题-第二题)

    定义两个字符串变量:s和m,再定义两个操作:

    第一种操作:m=s         s=s+s

    第二种操作:s=s+m

    假设s和m,初始如下:

    s='a'         m=s

    求最小步骤数,可以将s拼接到长度等于n

    输入描述

    一个整数n,表明我们需要得到s字符串长度,0<n<1000

    输出描述

    一个整数,表明总共操作次数

    输入样例:

             输入

             6

             输出

             3

             说明:

             输入是6,表明我们需要得到s字符串长度为6,也就是s为最终为‘aaaaaa’,那么依次使用2次“第一种操作”和1次“第二种操作”就能达到目的,总共操作次数是3

             输入

             5

             输出

             4

             说明:

             输入是5,表明我们需要得到s字符串长度为5,也就是‘aaaaa’,那么直接使用4次“第二种操作”就能达到目的,总共操作次数是4

    BFS

    #-*- coding:utf-8 -*-
    import datetime
    class BFS(object):
    
        def __init__(self):
            self.num = 0
    
        def fun(self,s,m,n):
            stack=[[s,m]]
            stack_s =set()#用来存储字符串s的长度
            while True:
                if n in stack_s:
                    break
                stack_temp=[]
                while stack:
                    temp=stack.pop()
                    temp_1=[2*temp[0],temp[0]]
                    temp_2=[temp[0]+temp[1],temp[1]]
                    
                    stack_s.add(2 * temp[0])
                    stack_s.add(temp[0]+temp[1])
                    
                    stack_temp.append(temp_1)
                    stack_temp.append(temp_2)
                self.num+=1
                stack=stack_temp
    
    if __name__=='__main__':
        n = input()
        i = datetime.datetime.now()
        bfs = BFS()
        bfs.fun(1, 1,n)
        j = datetime.datetime.now()
        print bfs.num
        print j - i

    输入:

    10000

    输出:

    20
    0:00:02.296000

    DFS:

    #-*- coding:utf-8 -*-
    import datetime
    class DFS(object):
        '''
            num:用于存储最后执行次数
            n:用于存储最后达到的字符串的长度
            flag:当达到输入字符串的长度时,flag置为1
        '''
        def __init__(self,n):
            self.num=0
            self.n=n
            self.flag=0
    
        def fun(self,s,m):
            self.fun_1(s,m)
            self.fun_2(s,m)
            #当未达到字符串长度时,回溯
            if self.flag==0:
                self.num-=1
    
        #fun_1:方法1
        def fun_1(self,s,m):
            #当达到字符串长度,直接返回
            if self.flag == 0:
                if self.n < s:
                    return
                if self.n == s:
                    self.flag = 1
                    return
                else:
                    m = s
                    s += s
                    self.num += 1
                #没达到字符串长度,继续递归
                self.fun(s, m)
            else:
                return
    
        # fun_2:方法2
        def fun_2(self,s,m):
            if self.flag == 0:
                if self.n<s:
                    return
                if self.n==s:
                    self.flag=1
                    return
                else:
                    s=s+m
                    self.num+=1
                # 没达到字符串长度,继续递归
                self.fun(s,m)
            else:
                return
    if __name__=='__main__':
        n=input()
        i=datetime.datetime.now()
        dfs=DFS(n)
        dfs.fun(1,1)
        j = datetime.datetime.now()
        print dfs.num
        print j-i

    输入:

    10000

    输出:

    20
    0:00:00.034000

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