Question

所以我创建了一个bfs遍历，它消耗了一个图形和一个起始点。它使用相邻列表中表示的图形但是如何更改它以使用邻接矩阵。我只是需要一个地方开始

邻接清单：

{0:[1,2,3],1:[0,2,3],2:[0,1,4],3:[0,1],4:[2]}

邻接矩阵：

[ [0,1,1,1,0], 
  [1,0,1,1,0], 
  [1,1,0,0,1], 
  [1,1,0,0,0], 
  [0,0,1,0,0] ]

def bfs(graph, v):
  all = []
  Q = []
  Q.append(v)
  while Q != []:
    v = Q.pop(0)
    all.append(v)
    for n in graph[v]:
      if n not in Q and\
      n not in all:
      Q.append(n)
  return all

Answer 1

我有一次类似的问题，我认为将矩阵转换为邻接列表是最简单的，例如：

def matrix_to_list(matrix):
    graph = {}
    for i, node in enumerate(matrix):
        adj = []
        for j, connected in enumerate(node):
            if connected:
                adj.append(j)
        graph[i] = adj
    return graph

然后，您可以使用规范（和调试）的广度优先搜索算法和返回的节点列表。我希望有帮助

Answer 2

我提供此提交内容是为了帮助遇到此问题的任何人。虽然BFS的算法是众所周知的，但我发现出乎意料的困难是，您很难在问题矩阵中找到在邻接矩阵（NOT列表）上找到BFS或DFS的Python实现。

下面的实现适用于您的矩阵，如下所示。它迭代地运行，并且由于它一次访问矩阵中的每个单元，因此它的运行时间为O（n * m），其中n = matrix.length，m = matrix [0] .length。在平方矩阵上，应该是时间O（n ^ 2）。

def bfs(matrix, row, col, visited):
    nodes = [(row, col)]
    while nodes:
        row, col = nodes.pop(0)
        # the below conditional ensures that our algorithm 
        #stays within the bounds of our matrix.
        if row >= len(matrix) or col >= len(matrix[0]) or row < 0 or col < 0:
            continue
        if (row, col) not in visited:
            if matrix[row][col] == 1:
                visited.append((row, col))
                nodes.append((row+1, col))
                nodes.append((row, col+1))
                nodes.append((row-1, col))
                nodes.append((row, col-1))

def bfs_wrapper(matrix):
    visited = []
    for i in range(len(matrix)):
        for j in range(len(matrix[0])):
            if (i,j) not in visited:
                bfs(matrix, i, j, visited)
            
    return visited

它返回以下内容（这是一个元组列表，其中包含矩阵中标记为1的单元格的行和列坐标）：

[(0, 1), (0, 2), (1, 2), (0, 3), (1, 3), (1, 0), (2, 0), (3, 0), (2, 1), (3, 1), (2, 4), (4, 2)]

通过将nodes.pop(0)修改为nodes.pop()，您可以轻松地调整此方法以执行深度优先搜索。

广度首先搜索邻接矩阵

2 个答案: