Tìm kiếm theo chiều rộng BFS trong Python
BFS thăm các neighbor gần nhất trước bằng queue.
Tìm kiếm theo chiều rộng BFS trong Python là gì?
BFS thăm các neighbor gần nhất trước bằng queue.
Duyệt graph theo từng tầng.
Khi nào nên sử dụng?
- Rèn luyện tư duy giải quyết vấn đề và cấu trúc dữ liệu.
- Xử lý dữ liệu khi cần kiểm soát rõ từng bước của thuật toán.
- Chuẩn bị cho bài tập, kỳ thi và phỏng vấn lập trình.
Mô phỏng Tìm kiếm theo chiều rộng BFS trong Python
O(V+E)Nhấn Phát hoặc Từng bước để theo dõi từng phép so sánh và thay đổi dữ liệu.
Code ví dụ
main.py
from collections import deque
graph = {"A": ["B", "C"], "B": ["D"], "C": ["E"], "D": [], "E": []}
queue = deque(["A"])
visited = {"A"}
order = []
while queue:
node = queue.popleft()
order.append(node)
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append(neighbor)
print(order)Kết quả dự kiến
['A', 'B', 'C', 'D', 'E']Cách hoạt động
Set visited ngăn thăm lặp: thời gian O(V+E), bộ nhớ O(V).
Thay đổi giá trị và chạy chương trình bằng trình chạy Python online của CodeUtility mà không cần cài Python.
Bài tập mở rộng
Hãy sửa code theo các bài tập dưới đây để hiểu rõ cách hoạt động thay vì chỉ sao chép kết quả.
- Kiểm tra trường hợp rỗng, một phần tử và giá trị trùng lặp.
- In trạng thái sau từng bước để quan sát thuật toán.
- Đo thời gian với 100, 1.000 và 10.000 phần tử rồi so sánh cách giải khác.