Question

因此，对于深度优先搜索，我在Python中实现了这样的实现：

def dfs(graph, current_vertex, target_value, visited=None):
  if visited is None:
    visited = []

  visited.append(current_vertex)

  if current_vertex == target_value:
    return visited


  for neighbor in graph[current_vertex]:
    if neighbor not in visited:
      path = dfs(graph, neighbor, target_value, visited)

      if path:
        return path


my_graph = {
    'lava': set(['sharks', 'piranhas']),
    'sharks': set(['lava', 'bees', 'lasers']),
    'piranhas': set(['lava', 'crocodiles']),
    'bees': set(['sharks']),
    'lasers': set(['sharks', 'crocodiles']),
    'crocodiles': set(['piranhas', 'lasers'])
  }

但是当我运行print(dfs(my_graph, "crocodiles", "bees"))时，有时我会得到[‘crocodiles’, ‘piranhas’, ‘lava’, ‘sharks’, ‘lasers’, ‘bees’]，有时我会得到[‘crocodiles’, ‘lasers’, ‘sharks’, ‘lava’, ‘piranhas’, ‘bees’]，有时我会得到：[‘crocodiles’, ‘piranhas’, ‘lava’, ‘sharks’, ‘bees’]。为什么同一输入的输出不同？这种实现方法是否正确？

Answer 1

这是因为您尚未考虑回溯。例如，假设您的DFS决定使用[‘crocodiles’, ‘lasers’, ‘sharks’, ‘lava’, ‘piranhas’]，这将导致死胡同。现在，即使到达了死胡同，‘lava’, ‘piranhas’也已被附加，因此，当您回溯到'sharks'并正确选择'bees'时，该列表将输出错误。

要解决此问题，只需在从当前节点创建路径之前记录visited。创建路径后，检查目标节点是否存在，如果不存在，则将visited设置回其原始状态：

def dfs(graph, current_vertex, target_value, visited=None):
  if visited is None:
    visited = []

  visited.append(current_vertex)

  if current_vertex == target_value:
    return visited


  for neighbor in graph[current_vertex]:
    if neighbor not in visited:
      orig = list(visited)
      path = dfs(graph, neighbor, target_value, visited)
      if path and target_value in path:
        return path
      visited = list(orig)

编辑：

我还要注意list(visited)和list(orig)的用途。这样做的原因是（在这种情况下）深度复制列表。这意味着修改一个将完全独立于另一个。 这仅适用于深度为1的列表。如果列表的深度> 1，则只需将引用复制到列表内的列表中，然后再处理相同的问题。在这种情况下，请通过以下方式导入deepcopy中的copy：

from copy import deepcopy

编辑2：

最好通过以下方式进行操作，因为您不必存储列表的副本：

def dfs(graph, current_vertex, target_value, visited=None):
  if visited is None:
    visited = []

  visited.append(current_vertex)

  if current_vertex == target_value:
    return visited


  for neighbor in graph[current_vertex]:
    if neighbor not in visited:
      path = dfs(graph, neighbor, target_value, visited)
      if path and target_value in path:
        return path
      visited.pop(-1)

Answer 2

因为在Python中，集合没有特定的顺序。您可能要使用列表而不是集合。

为什么此Python实施的“深度优先搜索”输出会发生变化？

2 个答案: