Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Понимание алгоритма поиска в ширину
  • Псевдокод для поиска в ширину
  • Реализация поиска в ширину в Python с нуля
  • Реализация поиска в ширину в Python с использованием NetworkX
  • Заключение
  1. Алгоритмы

Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python

PreviousАлгоритмыNextАлгоритм поиска в глубину (DFS) на Python

Last updated 1 year ago

В этом учебнике вы узнаете, как реализовать алгоритм поиска в ширину (или BFS) на Python. Алгоритм BFS является важным и основополагающим алгоритмом обхода графа с множеством важных применений, таких как поиск кратчайшего пути в невзвешенном графе, социальные сети и веб

К концу этого урока вы научитесь следующему:

  • Что такое алгоритм поиска в ширину и как его реализовать с помощью псевдокода

  • Как реализовать поиск в ширину в Python с нуля

  • Как реализовать алгоритм поиска в ширину на Python с использованием библиотеки NetworkX

Оглавление

Понимание алгоритма поиска в ширину

Алгоритм поиска в ширину является основополагающим алгоритмом для обхода графа. Как следует из названия, он отдает предпочтение ширине перед глубиной.

Поиск в ширину (BFS) исследует всех соседей на текущем уровне перед переходом к следующему, гарантируя кратчайший путь в невзвешенных графах, в то время как поиск в глубину (DFS) стремится исследовать как можно дальше вдоль каждой ветви перед возвратом, часто используя меньше памяти, но не обеспечивая кратчайшего пути.

Давайте рассмотрим пример. Представим, что у нас есть следующий граф, и мы хотим пройти по всем узлам, начиная с узла 'A'

Для этого создадим два объекта:

  1. Очередь используется для отслеживания добавляемых элементов по методу первым пришел — первым ушел.

  2. Множество, для отслеживания узлов, которые мы уже посетили

Для начала давайте пометим нашу начальную вершину как посещенную, добавив ее в наш набор посещенных. Затем мы ищем всех ее соседей и добавляем их в нашу очередь.

На изображении выше мы переместили наш посещенный узел в наш набор посещенных узлов. Это позволяет нам гарантировать, что мы случайно не посетим его снова. Мы также добавили единственного соседа 'B' в нашу очередь. На изображении это выделено темным кругом, что указывает на то, что мы собираемся посетить его в ближайшее время.

На следующем шаге мы переходим к B. При этом мы удаляем его из нашей очереди и добавляем в наш набор посещенных. Затем мы проверяем всех его соседей, которыми в данном случае являются 'C' и 'D', и добавляем их в нашу очередь.

После этого мы затем берем самый левый элемент в нашей очереди и посещаем его. Мы добавляем его в наш набор посещенных и обнаруживаем всех его соседей. Поскольку 'B' уже был посещен, мы не добавляем его в нашу очередь. Вместо этого мы добавляем только 'E'.

Затем мы снова берем самый левый элемент из нашей очереди и посещаем его. Мы ищем всех его соседей и добавляем их в нашу очередь.

Затем мы посещаем 'E', наш самый левый элемент в очереди. Поскольку у 'E' нет соседей, которых мы еще не посетили, мы ничего не добавляем в очередь.

На последнем этапе мы посещаем 'F'. Поскольку у 'F' нет соседей, которых мы еще не видели, наш поиск в ширину здесь заканчивается.

Теперь, когда вы видели, как работает поиск в ширину (BFS) в теории, давайте разработаем некоторый псевдокод, чтобы лучше понять, как мы можем реализовать этот алгоритм на Python.

Псевдокод для поиска в ширину

Написание некоторого псевдокода для алгоритма поиска в ширину даст нам крепкую основу для его реализации на Python. Давайте посмотрим, как выглядит этот псевдокод:

создать очередь, q
пометить узел как посещенный и поместить узел в q
в то время как q не пусто
     удалите головной узел q и отметьте его как посещенный
     добавить всех (непосещенных) соседей узла в q

Давайте разберем, что делает наш псевдокод:

  1. Мы создаем очередь для хранения узлов, которые предстоит посетить

  2. Мы отмечаем нашу начальную вершину как посещенную и помещаем ее в очередь

  3. Мы затем используем цикл while для продолжения, пока в очереди есть элементы

  4. В нашем цикле мы сначала удаляем первый элемент и помечаем его как посещённый. Затем мы добавляем всех непосещённых соседей в очередь.

Теперь, когда мы знаем, что нам нужно делать, давайте погрузимся в то, как мы могли бы реализовать это на Python!

Реализация поиска в ширину в Python с нуля

Алгоритм поиска в ширину может показаться немного сложным для реализации на Python. Однако его можно легко и элегантно реализовать. Давайте разберем это шаг за шагом и посмотрим, как это сделать.

Мы начнем с реализации нашего графа как списка смежности. Это создает словарь, который содержит все узлы нашего графа в виде ключей. Значения каждого ключа - это список (или множество), содержащий все соседние узлы.

# Представление нашего графа в виде списка смежности
graph = {
    'A': ['B'],
    'B': ['A', 'C', 'D'],
    'C': ['B', 'E'],
    'D': ['B', 'E', 'F'],
    'E': ['C', 'D'],
    'F': ['D'],
}

Теперь, когда у нас есть разработанный граф, давайте создадим функцию для реализации алгоритма поиска в ширину (BFS) на Python. Наша функция будет принимать два параметра:

  1. Наш граф представлен в виде списка смежности,

  2. Наш стартовый узел

Давайте посмотрим, как выглядит эта функция:

from collections import deque

def bfs(graph, start_node): 
  # Инициализация пустого множества для посещенных узлов
  visited = set()

  # Инициализация пустой очереди для обхода
  queue = deque()

  # Добавление начального узла
  visited.add(start_node)
  queue.append(start_node)

  # Пока в очереди есть элементы
  while queue:
    # Удаление элемента из очереди
    m = queue.popleft()

    # Проверка всех соседних узлов
    for neighbour in graph[m]:

      # Если сосед еще не посещен
      if neighbour not in visited:
        visited.add(neighbour)
        queue.append(neighbour)
        
  return visited

Хотя это выглядит как большой объем кода, большая его часть — это просто комментарии, которые помогут вам разобраться в том, что происходит. Давайте разберем это шаг за шагом:

  1. Инициализация:

    • Инициализируется пустое множество visited для отслеживания посещенных узлов.

    • Инициализируется deque (двусторонняя очередь) под названием queue для обхода.

  2. Начальный узел:

    • Начальный узел добавляется как в visited, так и в queue для начала обхода.

  3. Обход в ширину (BFS):

    • Цикл while продолжается до тех пор, пока queue не станет пустым.

    • Внутри цикла он извлекает самый левый узел (m) из очереди.

    • Затем он итерирует по соседям m, используя for neighbour in graph[m].

  4. Посещение Соседей:

    • Для каждого соседа:

      • Если сосед не был посещён (проверяется с помощью if neighbour not in visited):

        • Добавляет соседа в множество visited.

        • Помещает соседа в очередь queue для дальнейшего исследования.

  5. Возврат Посещенных Узлов:

    • После завершения обхода функция возвращает набор visited, содержащий все посещенные узлы, доступные из start_node.

Давайте теперь реализуем эту функцию и посмотрим, что у нас получится!

# Использование нашей функции обхода в ширину
print(bfs(graph, 'A'))

# Возвращает:
# {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'}

Как и ожидалось, наша функция вернула ожидаемый результат после прохождения по всему графу.

Python обладает множеством отличных библиотек, которые облегчают работу с графами и их обход. Давайте рассмотрим NetworkX, которая позволяет нам более легко реализовать поиск в ширину.

Реализация поиска в ширину в Python с использованием NetworkX

pip install networkx

NetworkX позволяет легко реализовать графы на Python. Например, вы можете передать список смежности, который мы использовали, чтобы создать объект графа. Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Создание объекта графа NetworkX
import networkx as nx
graph = {
    'A': ['B'],
    'B': ['A', 'C', 'D'],
    'C': ['B', 'E'],
    'D': ['B', 'E', 'F'],
    'E': ['C', 'D'],
    'F': ['D'],
}

G = nx.Graph(graph)
print(G)

# Возвращает: Граф с 6 узлами и 6 рёбрами

В приведенном выше блоке кода мы сначала импортировали NetworkX с использованием псевдонима nx. Затем мы использовали тот же список смежности для представления нашего графа. Мы передали это в конструктор класса Graph(). Наконец, мы распечатали наш граф, возвращая некоторую общую информацию о графе.

Мы можем использовать ряд различных функций поиска в ширину, которые доступны в библиотеке NetworkX. Чтобы увидеть, как библиотека будет осуществлять обход нашего графа, мы можем использовать функцию bfs_tree(). Функция осуществляет обход данного графа, используя предоставленный начальный узел:

# Реализация BFS в NetworkX
bfs = list(nx.bfs_tree(G=G, source='A'))
print(bfs)

# Возвращает: 
['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']

Передавая наш граф G в функцию вместе с начальной вершиной 'A', мы можем получить список, который функция использует для обхода графа.

Заключение

В этом учебном руководстве мы рассмотрели основной концепт обхода графа в ширину (BFS) с использованием Python. BFS отдает приоритет исследованию всех соседей на текущем уровне перед тем, как двигаться глубже, что делает его ценным для различных приложений, таких как поиск кратчайших путей и исследование сетей.

Мы изучили алгоритм поиска в ширину (BFS) шаг за шагом, поняв его механику на примере и разработав четкое представление в виде псевдокода. Затем мы реализовали BFS как с нуля, так и с использованием библиотеки NetworkX. Код на Python продемонстрировал элегантную простоту реализации BFS, предложив мощный инструмент для эффективного обхода графов. Кроме того, NetworkX продемонстрировала свою полезность в упрощении обработки графов и выполнения BFS, обеспечивая беспроблемную альтернативу для операций трассировки. Независимо от того, предпочитаете ли вы практический подход или использование библиотек, таких как NetworkX, освоение BFS наделяет разработчиков Python фундаментальным алгоритмическим инструментом для исследования графов и решения задач.

Мы можем использовать библиотеку Python NetworkX для реализации поиска в ширину. Поскольку эта библиотека не встроена в Python, нам сначала необходимо установить ее. Мы можем сделать это, используя и введя показанную ниже команду в ваш терминал:

Библиотека предоставляет множество различных функций обхода в ширину. Вы можете узнать больше о различных вариантах обхода в .

менеджер пакетов pip
официальной документации
Понимание алгоритма поиска в ширину
Псевдокод для поиска в ширину
Реализация поиска в ширину в Python с нуля
Реализация поиска в ширину в Python с использованием NetworkX
Заключение