在python中编写更好的递归深度优先搜索

时间:2012-12-04 09:49:50

标签: python

我正在尝试在python中构建图形库(以及标准图形算法)。我试图实现DFS,这就是它的样子

def DFS(gr, s, path):
    """ Depth first search 
    Returns a list of nodes "findable" from s """
    if s in path: return False
    path.append(s)
    for each in gr.neighbors(s):
        if each not in path:
            DFS(gr, each, path)

这很好但我对它的使用方式不满意。例如。目前你需要这样做

 path = []
 DFS(mygraph, "s", path)
 print path

而不是这个,我想以这种方式使用DFS

path = DFS(mygraph, "s")
print path

使用递归DFS,我无法提出像上面那样工作的实现。有人能给我一些关于如何实现这个目标的指示?

3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

只需创建一个调用您已有的方法的包装器方法:

def DFS(gr, s):
    path = []
    DFS2(gr, s, path)
    return path

此处DFS2是您在上面显示的方法。

答案 1 :(得分:2)

实际上为什么不将path设置为默认的空列表? 所以使用相同的代码但略有不同的参数:

# Original
def DFS(gr, s, path):

# Modified
def DFS(gr, s, path=[]):

# From here you can do
DFS(gr, s)

答案 2 :(得分:0)

您可以按照chutsu的建议,为访问的节点使用一个空的默认值,但请谨慎使用mutable default arguments。 另外,我建议使用集合而不是列表进行常量查找。

def DFS(gr, s, visited=None):
    """ Depth first search 
    Returns a list of nodes "findable" from s """
    if visited == None:
        visited = set([s])

    for each in gr.neighbors(s):
        if each not in visited:
            visited.add(each)
            DFS(gr, each, visited)

    return visited