Question

graph={
       'A':set(['B','C']),
       'B':set(['A','D','E']),
       'C':set(['A','F']),
       'D':set(['B']),
       'E':set(['B','F']),
       'F':set(['C','E'])}

def dfs(graph, start):
      visited, stack = set(), [start]

      while stack:
             vertex = stack.pop()
             if vertex not in visited:
                       visited.add(vertex)
                       stack.extend(graph[vertex] - visited)

     return visited

dfs(graph, 'A')

任何人都可以解释为什么我们使用这些

visited,stack = set(), [start]
graph[vertex] - visited
stack.extend(graph[vertex] - visited)

Answer 1

您要问的第一行是初始化visited和stack变量。如果您愿意，可以将它写在两行：

visited = set()
stack = []

我喜欢在单独的行上初始化事情，但这主要是风格问题。我知道很多其他Python程序员喜欢将他们的初始化结合起来，可能是因为它允许他们使用更少的行（如果你的函数增长的时间长于你一次只能在一个屏幕上看到的话，这会变得特别有价值）。两个版本都运行良好。

你要问的第二件事是set减法表达式。在这种情况下，它会从visited中减去graph[vertex]，set是包含vertex邻居的graph[vertex]。差异操作会查找visited中不属于set的所有值，并返回包含它们的list.extend。

你要问的第三件事是set电话。这会将stack减法中的每个值附加到append（这是一个列表）。您可以编写循环并重复调用extend而不是调用set，但在这种情况下确实没有理由这样做。 stack是可迭代的，但值得注意的是，它们以任意顺序生成它们的项目，因此您无法准确地告诉它们在列表中时项目最终会以哪种顺序结束。幸运的是，顺序与此算法无关。

值得注意的是，如果没有set减法，函数仍然可以工作。它的效率会稍微降低一些，因为更多的值会被添加到visited，只有在它们稍后从堆栈中弹出时才被跳过（因为它们已经是Date）。 / p>

这是使用python实现的dfs搜索，我从互联网上获取

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