這篇文章主要介紹了Python基於回溯法子集樹模板實現圖的遍歷功能,結合實例形式分析了Python使用回溯法子集樹模板針對圖形遍歷問題的相關操作技巧與注意事項,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python基於回溯法子集樹模板實現圖的遍歷功能。分享給大家供大家參考,具體如下:
問題
#一個圖:
##A --> BA --> C
B --> C
B --> D
B --> E
C --> A
C --> D
D --> C
E --> F
F --> C
F --> D
分析
將這個圖視覺化如下:程式碼:
''' 图的遍历 从一个节点出发,不重复地经过所有其它节点后,回到出发节点。找出所有的路径 ''' # 用邻接表表示图 n = 6 # 节点数 a,b,c,d,e,f = range(n) # 节点名称 graph = [ {b,c}, {c,d,e}, {a,d}, {c}, {f}, {c,d} ] x = [0]*(n+1) # 一个解(n+1元数组,长度固定) X = [] # 一组解 # 冲突检测 def conflict(k): global n,graph,x # 第k个节点,是否前面已经走过 if k < n and x[k] in x[:k]: return True # 回到出发节点 if k == n and x[k] != x[0]: return True return False # 无冲突 # 图的遍历 def dfs(k): # 到达(解x的)第k个节点 global n,a,b,c,d,e,f,graph,x,X if k > n: # 解的长度超出,已走遍n+1个节点 (若不回到出发节点,则 k==n) print(x) #X.append(x[:]) else: for node in graph[x[k-1]]: # 遍历节点x[k]的邻接节点(x[k]的所有状态) x[k] = node if not conflict(k): # 剪枝 dfs(k+1) # 测试 x[0] = e # 出发节点 dfs(1) # 开始处理解x中的第2个节点
效果圖:
以上是實例講解Python基於回溯法子集樹模板實現圖的遍歷功能的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一個“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“陣列” isamorememory-sepersequeSequeSequeSequeSequeRingequiringElements.1)列表

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。


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