时间:2021-05-22
本文实例讲述了Python数据结构之图的应用。分享给大家供大家参考,具体如下:
一、图的结构
二、代码
# -*- coding:utf-8 -*-#! python3def searchGraph(graph,start,end): results =[] generatePath(graph,[start],end,results) results.sort(key =lambda x:len(x)) return resultsdef generatePath(graph,path,end,results): state = path[-1] if state == end: results.append(path) else: for arc in graph[state]: if arc not in path: generatePath(graph,path +[arc],end ,results)if __name__ =='__main__': Graph={'A':['B','C','D'], 'B':['E'], 'C':['D','F'], 'D':['B','E','G'], 'E':[], 'F':['D','G'], 'G':['E']} r = searchGraph(Graph,'A','E') print("******************") print(' path A to E') print("******************") for i in r: print(i)三、运行结果
******************
path A to E
******************
['A', 'B', 'E']
['A', 'D', 'E']
['A', 'C', 'D', 'E']
['A', 'D', 'B', 'E']
['A', 'D', 'G', 'E']
['A', 'C', 'D', 'B', 'E']
['A', 'C', 'D', 'G', 'E']
['A', 'C', 'F', 'D', 'E']
['A', 'C', 'F', 'G', 'E']
['A', 'C', 'F', 'D', 'B', 'E']
['A', 'C', 'F', 'D', 'G', 'E']
运行效果图如下:
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
本文实例讲述了Python数据结构与算法之图结构(Graph)。分享给大家供大家参考,具体如下:图结构(Graph)——算法学中最强大的框架之一。树结构只是图的
本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)。分享给大家供大家参考,具体如下:#coding:utf-8#Dijkstra算法
本文所述的Python实现冒泡,插入,选择排序简单实例比较适合Python初学者从基础开始学习数据结构和算法,示例简单易懂,具体代码如下:#-*-coding:
本文实例讲述了python数据结构之图的实现方法。分享给大家供大家参考。具体如下:下面简要的介绍下:比如有这么一张图:A->BA->CB->CB->DC->DD
本文实例讲述了python数据结构之Array用法,分享给大家供大家参考。具体方法如下:importctypesclassArray:def__init__(s