欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

python廣度優(yōu)先搜索得到兩點間最短路徑

 更新時間:2019年01月17日 08:34:19   作者:冬天飲雪水  
這篇文章主要為大家詳細介紹了python廣度優(yōu)先搜索得到兩點間最短路徑,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

前言

之前一直寫不出來,這周周日花了一下午終于弄懂了, 順便放博客里,方便以后忘記了再看看。
要實現的是輸入一張 圖,起點,終點,輸出起點和終點之間的最短路徑。

廣度優(yōu)先搜索

適用范圍: 無權重的圖,與深度優(yōu)先搜索相比,深度優(yōu)先搜索法占內存少但速度較慢,廣度優(yōu)先搜索算法占內存多但速度較快

復雜度: 時間復雜度為O(V+E),V為頂點數,E為邊數

思路

廣度優(yōu)先搜索是以層為順序,將某一層上的所有節(jié)點都搜索到了之后才向下一層搜索;
比如下圖:

從0結點開始搜索的話,一開始是0、將0加入隊列中;
然后下一層,0可以到達的有1,2,4,將他們加入隊列中;
接下來是1,1能到達的且未被訪問的是結點3
順序就是 0, 1,2,4, 3,這里用下劃線表示每一層搜索得到的結點;

每一次用cur = que[head]取出頭指針指向的結點,并搜索它能到達的結點;因此,可以用一個隊列que來保存已經訪問過的結點,隊列有頭指針head以及尾指針tail,起點start與結點i有邊并且結點i未被訪問過,則將該結點加入隊列中,tail指針往后移動;當tail等于頂點數時算法結束

對于每一次while循環(huán),head都加一,也就是往右邊移動,比如一開始head位置是0,下一層的時候head位置元素就為1,也就是搜索與結點1有邊的且未被訪問的結點

用一個數組book來標識結點i是否已經被訪問過;用字典來保存起點到各個點的最短路徑;
代碼如下:

import numpy as np

ini_matrix = [
     [0, 1, 1, 0, 1],
     [1, 0, 0, 1, 0],
     [1, 0, 0, 0, 1],
     [0, 1, 0, 0, 0],
     [1, 0, 1, 0, 0]
     ]


def bfs(matrix_para, start_point_para, end_point_para):
  """
  廣度優(yōu)先搜索
  :param matrix_para 圖
  :param start_point_para 起點
  :param end_point_para 終點
  :return: 返回關聯(lián)度
  """
  matrix = matrix_para
  start_point = start_point_para
  end_point = end_point_para

  vertex_num = len(matrix) # 頂點個數

  que = np.zeros(vertex_num, dtype=np.int) # 隊列, 用于存儲遍歷過的頂點
  book = np.zeros(vertex_num, dtype=np.int) # 標記頂點i是否已經被訪問,1表被訪問,0表未被訪問

  point_step_dict = dict() # key:點,value:起點到該點的步長

  # 隊列初始化
  head = 0
  tail = 0

  # 從起點出發(fā),將起點加入隊列
  que[tail] = start_point # 等號右邊為頂點號(起點)
  tail += 1
  book[start_point] = 1 # book[i] i為頂點號

  while head<tail:
    cur = que[head]
    for i in range(vertex_num):
      # 判斷從頂點cur到頂點i是否有邊,并判斷頂點i是否已經被訪問過
      if matrix[cur][i] == 1 and book[i] == 0:
        que[tail] = i # 將頂點i放入隊列中
        tail += 1 # tail指針往后移
        book[i] = 1 # 標記頂點i為已經訪問過
        point_step_dict[i] = head + 1 # 記錄步長
      if tail == vertex_num: # 說明所有頂點都被訪問過
        break
    head += 1

  for i in range(tail):
    print(que[i])

  try:
    relevancy = point_step_dict[end_point]
    return relevancy
  except KeyError: # 捕獲錯誤,如果起點不能到達end_point,則字典里沒有這個鍵,返回None
    return None

result = bfs(ini_matrix, 1, 4)
print("result:", result)

錯誤

在經同學的一番調整之后,我深刻意識到了這段代碼有個問題(不能用head記錄步長),就是對于有環(huán)的時候,可能得到的步長(迭代次數)會比最短路徑還大;
比如,起點為4,終點為3:這里每一遍迭代都是一次while循環(huán)
第一遍迭代,隊列4,head指向4,步長為0
第二遍迭代,隊列4,0 , 2,head指向0, 步長為1
第三遍迭代,隊列4,0 , 2,1,head指向2,步長為2,
第四遍迭代,對于2,2周圍都被訪問過了,但此時head仍然+=1為3,這就導致了下一次的步長會比實際的步長多1
第五遍迭代, 3,步長為4

糾正

改進的思路:用count記錄步長,flag用于標識當前搜索能到達的邊的該結點cur = que[head]周圍是否已經被訪問過,False表示沒有,True表示該結點i周圍都被訪問過了;也就是,當flag為False時,表示對于cur周圍已經都訪問過了,此時步長count不需要自增1;

import numpy as np

ini_matrix = [
     [0, 1, 1, 0, 1],
     [1, 0, 0, 1, 0],
     [1, 0, 0, 0, 1],
     [0, 1, 0, 0, 0],
     [1, 0, 1, 0, 0]
     ]


def bfs(matrix_para, start_point_para, end_point_para):
  """
  廣度優(yōu)先搜索
  :param matrix_para 圖
  :param start_point_para 起點
  :param end_point_para 終點
  :return: 返回關聯(lián)度
  """
  matrix = matrix_para
  start_point = start_point_para
  end_point = end_point_para

  vertex_num = len(matrix) # 頂點個數

  que = np.zeros(vertex_num, dtype=np.int) # 隊列, 用于存儲遍歷過的頂點
  book = np.zeros(vertex_num, dtype=np.int) # 標記頂點i是否已經被訪問,1表被訪問,0表未被訪問

  point_step_dict = dict() # key:點,value:起點到該點的步長

  # 隊列初始化
  head = 0
  tail = 0

  # 迭代次數
  count = 0

  # 從0號頂點出發(fā),將0號頂點加入隊列
  que[tail] = start_point # 等號右邊為頂點號(起點)
  tail += 1
  book[start_point] = 1 # book[i] i為頂點號

  while head<tail:
    flag = False # 用flag標識結點i是否周圍都是被訪問過的
    cur = que[head]
    for i in range(vertex_num):
      # 判斷從頂點cur到頂點i是否有邊,并判斷頂點i是否已經被訪問過
      if matrix[cur][i] == 1 and book[i] == 0:
        que[tail] = i # 將頂點i放入隊列中
        tail += 1 # tail指針往后移
        book[i] = 1 # 標記頂點i為已經訪問過
        point_step_dict[i] = count + 1 # 記錄步長
        flag = True
      if tail == vertex_num: # 說明所有頂點都被訪問過
        break
    if flag:
      count += 1
    head += 1

  for i in range(tail):
    print(que[i])

  try:
    relevancy = point_step_dict[end_point]
    return relevancy
  except KeyError:
    return None

result = bfs(ini_matrix, 3, 4)
print("result:", result)

寫在后面

真的很抱歉, 第一次寫這種算法博客結果出了這么大的問題,之前都是一些記錄BUG的文章,還好同學及時和我說了,主要原因還是自己沒有做那么多測試的問題。

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

相關文章

  • Python中進程和線程的區(qū)別詳解

    Python中進程和線程的區(qū)別詳解

    這篇文章主要介紹了Python中進程和線程的區(qū)別詳解,需要的朋友可以參考下
    2017-10-10
  • python實戰(zhàn)之制作表情包游戲

    python實戰(zhàn)之制作表情包游戲

    想知道如何制作表情包游戲嗎?用Python就可以搞定!本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下
    2021-09-09
  • 通過python獲取甲流分布數據

    通過python獲取甲流分布數據

    近期,多地學校出現因甲流導致的班級停課,兒科甲流患者就診量呈數倍增長,今天我們同樣的操作來獲取下現在甲流感染的數據,需要的朋友可以參考下
    2023-03-03
  • python使用隱式循環(huán)快速求和的實現示例

    python使用隱式循環(huán)快速求和的實現示例

    這篇文章主要介紹了python使用隱式循環(huán)快速求和的實現示例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
    2020-09-09
  • python共軛梯度法特征值迭代次數討論

    python共軛梯度法特征值迭代次數討論

    這篇文章主要介紹了python共軛梯度法特征值迭代次數討論,想了解共軛梯度法的同學,需要著重看一下
    2021-04-04
  • python3?MKL庫?安裝使用教程

    python3?MKL庫?安裝使用教程

    這篇文章主要介紹了python3?MKL庫?安裝使用教程的相關資料,需要的朋友可以參考下
    2023-11-11
  • python處理xml文件的方法小結

    python處理xml文件的方法小結

    這篇文章主要介紹了python處理xml文件的方法,結合實例形式總結分析了Python常見的xml文件處理技巧與相關注意事項,需要的朋友可以參考下
    2017-05-05
  • Python使用psutil庫對系統(tǒng)數據進行采集監(jiān)控的方法

    Python使用psutil庫對系統(tǒng)數據進行采集監(jiān)控的方法

    利用psutil庫可以獲取系統(tǒng)的一些信息,如cpu,內存等使用率,從而可以查看當前系統(tǒng)的使用情況,實時采集這些信息可以達到實時監(jiān)控系統(tǒng)的目的。本文給大家介紹Python psutil系統(tǒng)監(jiān)控的相關知識,感興趣的朋友一起看看吧
    2021-08-08
  • Python lambda 匿名函數優(yōu)點和局限性深度總結

    Python lambda 匿名函數優(yōu)點和局限性深度總結

    這篇文章主要為大家介紹了Python lambda 匿名函數的優(yōu)點和局限性深度總結,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪
    2022-08-08
  • Python找出文件中使用率最高的漢字實例詳解

    Python找出文件中使用率最高的漢字實例詳解

    這篇文章主要介紹了Python找出文件中使用率最高的漢字,涉及Python針對字符串與中文的相關操作技巧,需要的朋友可以參考下
    2015-06-06

最新評論