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python深度优先搜索与广度优先搜索算法 python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

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 一、递归原理小案例分析

(1)# 概述

递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到!

(2)# 写递归的过程

1、写出临界条件

2、找出这一次和上一次关系

3、假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果

(3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和

# 概述
'''
递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归
凡是循环能做到的事,递归一般都能做到!
'''
# 写递归的过程
'''
1、写出临界条件
2、找出这一次和上一次关系
3、假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果
'''
# 问题:输入一个大于1 的数,求1+2+3+....
def sum(n):
 if n==1:
  return 1
 else:
  return n+sum(n-1)
n=input("请输入:")
print("输出的和是:",sum(int(n)))
'''
输出:
请输入:4
输出的和是: 10
'''

#__author:"吉*佳"
#date: 2018/10/21 0021
#function:
import os
def getAllDir(path):
 fileList = os.listdir(path)
 print(fileList)
 for fileName in fileList:
  fileAbsPath = os.path.join(path,fileName)
  if os.path.isdir(fileAbsPath):
   print("$$目录$$:",fileName)
   getAllDir(fileAbsPath)
  else:
   print("**普通文件!**",fileName)
 # print(fileList)
 pass
getAllDir("G:\\")

输出结果如下:

 二、深度遍历与广度遍历

(一)、深度优先搜索

说明:深度优先搜索借助栈结构来进行模拟

深度遍历示意图:

说明:

先把A压栈进去,在A出栈的同时把B C压栈进去,此时让B出栈的同时把DE压栈(C留着先不处理) 同理,在D出栈的时候,H I压栈,最后再从上往下

取出栈内还未出栈的元素,即达到深度优先遍历。

案例实践:利用栈来深度搜索打印出目录结构

程序代码:

#__author:"吉**"
#date: 2018/10/21 0021
#function:
# 深度优先遍历目录层级结构
import os
def getAllDirDP(path):
 stack = []
 # 压栈操作,相当于图中的A压入
 stack.append(path)
 # 处理栈,当栈为空的时候结束循环
 while len(stack) != 0:
  #从栈里取数据,相当于取出A,取出A的同时把BC压入
  dirPath = stack.pop()
  firstList = os.listdir(dirPath)
  #判断:是目录压栈,把该目录地址压栈,不是目录即是普通文件,打印
  for filename in firstList:
   fileAbsPath=os.path.join(dirPath,filename)
   if os.path.isdir(fileAbsPath):
    #是目录就压栈
    print("目录:",filename)
    stack.append(fileAbsPath)
   else:
    #是普通文件就打印即可,不压栈
    print("普通文件:",filename)
getAllDirDP(r'E:\[AAA](千)全栈学习python\18-10-21\day7\temp\dir')

结果:

该过程示意图解释:(s-05-1部分)

原理分析:

说明:

       队列是 先进先出的模型。A先进队,在A出队的时候,C B入队,按图示,C出队,FG 入队,B出队,DE入队,

F出队,JK入队,G出队,无入队,D出队,H I入队,最后E J K H I出队,均无入队了,即每一层一层处理、

故:先进先出的队列结构实现了广度优先遍历。 先进后出的栈结构实现的是深度优先遍历。

代码实现:

其实深度优先和广度优先在代码书写上是差别不大的,基本相同,只是一个是使用栈结构(用列表进行模拟)

另一个(广度优先遍历)是使用了队列的数据结构来达到先进先出的目的。

#__author:"吉**"
#date: 2018/10/21 0021
#function:
# 广度优先搜索模拟
# 利用队列来模拟广度优先搜索
import os
import collections
def getAllDirIT(path):
 queue=collections.deque()
 #进队
 queue.append(path)
 #循环,当队列为空,停止循环
 while len(queue) != 0:
  #出队数据 这里相当于找到A元素的绝对路径
  dirPath = queue.popleft()
  # 找出跟目录下的所有的子目录信息,或者是跟目录下的文件信息
  dirList = os.listdir(dirPath)
  #遍历该文件夹下的其他信息
  for filename in dirList:
   #绝对路径
   dirAbsPath = os.path.join(dirPath,filename)
   # 判断:如果是目录dir入队操作,如果不是dir打印出即可
   if os.path.isdir(dirAbsPath):
    print("目录:"+filename)
    queue.append(dirAbsPath)
   else:
    print("普通文件:"+filename)
# 函数的调用
getAllDirIT(r'E:\[AAA](千)全栈学习python\18-10-21\day7\temp\dir')

广度优先运行输出结构:

先图解:按照每一层从左到右遍历即可实现。

总结

以上所述是小编给大家介绍的python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现 ,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

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