Question

我正在尝试使用BFS，同时尝试自学Python 3.目前我正试图从图表的开始到目标获取所有路径。

图表设置如下：

graph = {
    A : [B, C],
    B : [D, E],
    C : [F],
    F : [B]
}

所以，有一条从F到B的路径。我遇到的问题如下：由于某些节点设置为访问，因此算法不能再次运行它们。当然，我可以改变这一点，但后来我想知道什么是“停止＆＃39;我应该使用的条件。

我的代码是这样的：

initial = A
goal = D 
# So there are 2 routes: 
#   A -> C -> F -> B -> D
#   A -> B  -> D

frontier = queue.Queue()
frontier.put(initial)

backtracker = { }
paths = []

# until I find a halting condition.    
while True:

    node = frontier.get()
    print('Popping: ' + node.name)

    node.isOpen = False

    if node in graph:
        for child in graph[node]:
            print('Expanding: ' + node.name + ' -> ' + child.name)

            backtracker.update( { child : node } )

            if child.name == goal.name:
                path = backtrack(backtracker, initial, goal)
                paths.append(path)

                backtracker = {}
                goal.isOpen = True
                initial.isOpen = True
                frontier = queue.Queue()
                frontier.put(initial)

            if child.isOpen:
                print('Putting: ' + child.name)
                frontier.put(child)

所以在这种情况下，路线A - > B - ＆gt;找到D，但是这将B设置为关闭，因此算法不能再访问它以找到A - ＆gt; C - ＆gt; F - ＆gt; B - ＆gt; D.我开始在圈子里思考，所以任何提示（相当一个提示然后是一个完整的解决方案!!!）将非常感激。

让我们忽略像＆＃39; A - ＆gt;这样的情况。 C - ＆gt; F - ＆gt; B - ＆gt; A - ＆gt; C - ＆gt; F - ＆gt; B - ＆gt; d＆＃39;等等（这是不可能的，因为B没有路径 - >定义的A。）

Answer 1

BFS尝试构建生成树。如果你想在这个过程中获得最短路径，你可以在第一次找到目标节点时停止 - 这是BFS的典型用例。

但是如果你想找到所有路径，我认为停止条件是你已经访问过所有节点的~~，所以生成树已经完成~~没有其他节点您可以从已访问过的节点进行访问。您无法提前停止，因为即使是您要访问的最后一个节点，也可能具有通向目标节点的单向边缘，从而显示新路径（尽管是最不理想的路径）。

在写上面的答案时，我可能只是部分理解了这个问题。如果您要求在最后生成路径，并给出类似

的配置

 A--------->B-------->C
  \       /  \       /
   \->D->/    \->E->/

你想找到所有的ABC，ADBC，ABEC和ADBEC，我想你需要以递归的方式对这个有效路径图进行完全遍历，一个DFS（仅在这个子图上，所有可能的尝试将生成有效的路径）。因此，BFS-pass可用于将原始图形缩减为仅包含实际（可能是冗余）路径的图形，但是需要DFS才能实际生成所有这些路径。

第一次搜索，图表中所有目标路径

1 个答案: