python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现
作者：北鼻coder
这篇文章主要介绍了python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现 ,非常不错，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
一、递归原理小案例分析
（1）# 概述
递归：即一个函数调用了自身，即实现了递归 凡是循环能做到的事，递归一般都能做到！
（2）# 写递归的过程
1、写出临界条件
2、找出这一次和上一次关系
3、假设当前函数已经能用，调用自身计算上一次的结果，再求出本次的结果
（3）案例分析：求1+2+3+...+n的数和
# 概述
'''
递归：即一个函数调用了自身，即实现了递归
凡是循环能做到的事，递归一般都能做到！
'''
# 写递归的过程
'''
1、写出临界条件
2、找出这一次和上一次关系
3、假设当前函数已经能用，调用自身计算上一次的结果，再求出本次的结果
'''
# 问题：输入一个大于1 的数，求1+2+3+....
def sum(n):
if n==1:
return 1
else:
return n+sum(n-1)
n=input("请输入：")
print("输出的和是:",sum(int(n)))
'''
输出：
请输入：4
输出的和是: 10
'''
#__author:"吉*佳"
#date: 2018/10/21 0021
#function:
import os
def getAllDir(path):
fileList = os.listdir(path)
print(fileList)
for fileName in fileList:
fileAbsPath = os.path.join(path,fileName)
if os.path.isdir(fileAbsPath):
print("$$目录$$：",fileName)
getAllDir(fileAbsPath)
else:
print("**普通文件！**",fileName)
# print(fileList)
pass
getAllDir("G:\\")
输出结果如下：
二、深度遍历与广度遍历
（一）、深度优先搜索
说明：深度优先搜索借助栈结构来进行模拟
深度遍历示意图：
说明：
先把A压栈进去，在A出栈的同时把B C压栈进去，此时让B出栈的同时把DE压栈（C留着先不处理） 同理，在D出栈的时候，H I压栈，最后再从上往下
取出栈内还未出栈的元素，即达到深度优先遍历。
案例实践：利用栈来深度搜索打印出目录结构
程序代码：
#__author:"吉**"
#date: 2018/10/21 0021
#function:
# 深度优先遍历目录层级结构
import os
def getAllDirDP(path):
stack = []
# 压栈操作,相当于图中的A压入
stack.append(path)
# 处理栈，当栈为空的时候结束循环
while len(stack) != 0:
#从栈里取数据，相当于取出A，取出A的同时把BC压入
dirPath = stack.pop()
firstList = os.listdir(dirPath)
#判断：是目录压栈，把该目录地址压栈，不是目录即是普通文件，打印
for filename in firstList:
fileAbsPath=os.path.join(dirPath,filename)
if os.path.isdir(fileAbsPath):
#是目录就压栈
print("目录：",filename)
stack.append(fileAbsPath)
else:
#是普通文件就打印即可，不压栈
print("普通文件：",filename)
getAllDirDP(r'E:\[AAA]（千)全栈学习python\18-10-21\day7\temp\dir')
结果：
该过程示意图解释：（s-05-1部分）
原理分析：
说明：
队列是 先进先出的模型。A先进队，在A出队的时候，C B入队，按图示，C出队，FG 入队，B出队，DE入队，
F出队，JK入队，G出队，无入队，D出队，H I入队，最后E J K H I出队，均无入队了，即每一层一层处理、
故：先进先出的队列结构实现了广度优先遍历。 先进后出的栈结构实现的是深度优先遍历。
代码实现：
其实深度优先和广度优先在代码书写上是差别不大的，基本相同，只是一个是使用栈结构（用列表进行模拟）
另一个（广度优先遍历）是使用了队列的数据结构来达到先进先出的目的。
#__author:"吉**"
#date: 2018/10/21 0021
#function:
# 广度优先搜索模拟
# 利用队列来模拟广度优先搜索
import os
import collections
def getAllDirIT(path):
queue=collections.deque()
#进队
queue.append(path)
#循环，当队列为空，停止循环
while len(queue) != 0:
#出队数据 这里相当于找到A元素的绝对路径
dirPath = queue.popleft()
# 找出跟目录下的所有的子目录信息，或者是跟目录下的文件信息
dirList = os.listdir(dirPath)
#遍历该文件夹下的其他信息
for filename in dirList:
#绝对路径
dirAbsPath = os.path.join(dirPath,filename)
# 判断：如果是目录dir入队操作，如果不是dir打印出即可
if os.path.isdir(dirAbsPath):
print("目录："+filename)
queue.append(dirAbsPath)
else:
print("普通文件："+filename)
# 函数的调用
getAllDirIT(r'E:\[AAA]（千)全栈学习python\18-10-21\day7\temp\dir')
广度优先运行输出结构：
先图解：按照每一层从左到右遍历即可实现。
总结
以上所述是小编给大家介绍的python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现 ，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！