NetworkX系列教程(10)-算法之五:广度优先与深度优先
重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把图论
中常用算法弄个明白在写这部分.
图论常用算法看我的博客:
下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解.
我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中:
图论---问题篇
图论---算法篇
目录:
注意:如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入.
11.6广度优先搜索算法(BFS)
- #构建一个长度为10的路径
- G = nx.path_graph(10)
- #显示graph
- nx.draw_spring(G,with_labels=True)
- plt.axis('on')
- plt.xticks([])
- plt.yticks([])
- plt.show()
- #以4为顶点,广度遍历
- print(list(nx.bfs_tree(G,4)))

输出:
[4, 3, 5, 2, 6, 1, 7, 0, 8, 9]
11.7深度优先搜索算法(DFS)
- #构建一个长度为10的路径
- G = nx.path_graph(10)
- #显示graph
- nx.draw_spring(G,with_labels=True)
- plt.axis('on')
- plt.xticks([])
- plt.yticks([])
- plt.show()
- #以5为顶点,深度遍历,限定深度为3
- T = nx.dfs_tree(G, source=5, depth_limit=3)
- list(T)

输出:
[5, 4, 3, 2, 6, 7, 8]
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