python算法与数据结构(搜索算法和拓扑排序算法)---广度优先搜索和拓扑排序

广度优先搜索BFS

定义&基本内容

广度优先是按照层次由近及远的进行搜索,在当前层次所有可及节点都搜索完毕后才会继续往下搜索,其本质就是寻找从起点到终点的最短路程。

树的广度优先搜索

树的广度优先遍历,可以看成是层序遍历。
访问顺序如图:
在这里插入图片描述
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图的广度优先搜索

有向图:边存在方向的图;

  • 有向图中度分为入度(in-degree)和出度(out-degree)
  • 入度:表示有多少条边指向这个顶点;
  • 出度:表示有多少条边是以这个顶点为起点指向其他节点。

往往被用在最短路径的场景中。
在这里插入图片描述
从节点A开始广度优先遍历。

  • 步骤1,访问A
  • 步骤2,访问A的出边的顶点B
  • 步骤3,访问B的出边顶点C/ E /F
  • 步骤4,访问E的出边顶点D
  • 步骤5,访问F的出边的顶点G

访问步骤:

A - B - C - E - F - D - G

力扣题目实例

200. 岛屿数量

https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/

在这里插入图片描述
深度优先搜索解法:
python算法与数据结构(搜索算法和拓扑排序算法)—深度优先搜索

class Solution:def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:def bfs(grid, i, j, rows, cols):queue = [[i, j]]while queue:[i, j] = queue.pop(0) if 0 <= i <=  rows - 1 and 0 <= j <= cols - 1 and grid[i][j] == "1":grid[i][j] = '0'queue += [[i+1, j], [i-1, j], [i, j-1], [i, j+1]]# 获取二维数组的行数和列数rows = len(grid)cols = len(grid[0])res = 0for i in range(rows):for j in range(cols):# 只有确认时岛屿,才会遍历if grid[i][j] == '0':continueres += 1bfs(grid, i, j, rows, cols)return res

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