Python-data-structure-python-graph-algorithms
提供:Dev Guides
Python-グラフアルゴリズム
グラフは、多くの重要な数学的課題を解決する上で非常に有用なデータ構造です。 たとえば、コンピューターネットワークトポロジや、化合物の分子構造の分析。 また、都市交通やルート計画、さらには人間の言語や文法でも使用されます。 これらのすべてのアプリケーションには、エッジを使用してグラフを走査し、グラフのすべてのノードにアクセスするという共通の課題があります。 このトラバーサルを行うには、以下に説明する2つの一般的な確立された方法があります。
深さ優先走査:
深さ優先検索(DFS)とも呼ばれるこのアルゴリズムは、深さ方向にグラフを走査し、スタックを使用して、繰り返しで行き止まりが発生したときに、検索を開始する次の頂点を取得することを忘れないようにします。 訪問済みノードと未訪問ノードを追跡するために必要な機能を提供するため、設定されたデータ型を使用して、PythonのグラフにDFSを実装します。
上記のコードが実行されると、次の結果が生成されます-
幅優先トラバーサル
幅優先検索(BFS)とも呼ばれるこのアルゴリズムは、グラフの幅方向の動きを走査し、キューを使用して、繰り返しで行き止まりが発生したときに、検索を開始する次の頂点を取得することを忘れないようにします。 グラフのBFSステップの詳細を理解するには、当社のWebサイトのこのリンクをご覧ください。
前述のキューデータ構造を使用して、PythonのグラフにBFSを実装します。 隣接する未訪問のノードを訪問し続け、それをキューに追加し続けるとき。 次に、未訪問のノードが残っていないノードのみのデキューを開始します。 訪問する次の隣接ノードがない場合、プログラムを停止します。
上記のコードが実行されると、次の結果が生成されます-