本文實(shí)例講述了python圖的深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先算法。分享給大家供大家參考，具體如下：

首先有一個(gè)概念：回溯

回溯法(探索與回溯法)是一種選優(yōu)搜索法，按選優(yōu)條件向前搜索，以達(dá)到目標(biāo)。但當(dāng)探索到某一步時(shí)，發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達(dá)不到目標(biāo)，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術(shù)為回溯法，而滿足回溯條件的某個(gè)狀態(tài)的點(diǎn)稱(chēng)為“回溯點(diǎn)”。

深度優(yōu)先算法：

（1）訪問(wèn)初始頂點(diǎn)v并標(biāo)記頂點(diǎn)v已訪問(wèn)。
（2）查找頂點(diǎn)v的第一個(gè)鄰接頂點(diǎn)w。
（3）若頂點(diǎn)v的鄰接頂點(diǎn)w存在，則繼續(xù)執(zhí)行；否則回溯到v，再找v的另外一個(gè)未訪問(wèn)過(guò)的鄰接點(diǎn)。
（4）若頂點(diǎn)w尚未被訪問(wèn)，則訪問(wèn)頂點(diǎn)w并標(biāo)記頂點(diǎn)w為已訪問(wèn)。
（5）繼續(xù)查找頂點(diǎn)w的下一個(gè)鄰接頂點(diǎn)wi，如果v取值wi轉(zhuǎn)到步驟（3）。直到連通圖中所有頂點(diǎn)全部訪問(wèn)過(guò)為止。

廣度優(yōu)先算法：

（1）頂點(diǎn)v入隊(duì)列。
（2）當(dāng)隊(duì)列非空時(shí)則繼續(xù)執(zhí)行，否則算法結(jié)束。
（3）出隊(duì)列取得隊(duì)頭頂點(diǎn)v；訪問(wèn)頂點(diǎn)v并標(biāo)記頂點(diǎn)v已被訪問(wèn)。
（4）查找頂點(diǎn)v的第一個(gè)鄰接頂點(diǎn)col。
（5）若v的鄰接頂點(diǎn)col未被訪問(wèn)過(guò)的，則col入隊(duì)列。
（6）繼續(xù)查找頂點(diǎn)v的另一個(gè)新的鄰接頂點(diǎn)col，轉(zhuǎn)到步驟（5）。直到頂點(diǎn)v的所有未被訪問(wèn)過(guò)的鄰接點(diǎn)處理完。轉(zhuǎn)到步驟（2）。

代碼：

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-class Graph(object):  def __init__(self,*args,**kwargs):    self.node_neighbors = {}    self.visited = {}  def add_nodes(self,nodelist):    for node in nodelist:      self.add_node(node)  def add_node(self,node):    if not node in self.nodes():      self.node_neighbors[node] = []  def add_edge(self,edge):    u,v = edge    if(v not in self.node_neighbors[u]) and ( u not in self.node_neighbors[v]):      self.node_neighbors[u].append(v)      if(u!=v):        self.node_neighbors[v].append(u)  def nodes(self):    return self.node_neighbors.keys()  def depth_first_search(self,root=None):    order = []    def dfs(node):      self.visited[node] = True      order.append(node)      for n in self.node_neighbors[node]:        if not n in self.visited:          dfs(n)    if root:      dfs(root)    for node in self.nodes():      if not node in self.visited:        dfs(node)    print order    return order  def breadth_first_search(self,root=None):    queue = []    order = []    def bfs():      while len(queue)> 0:        node = queue.pop(0)        self.visited[node] = True        for n in self.node_neighbors[node]:          if (not n in self.visited) and (not n in queue):            queue.append(n)            order.append(n)    if root:      queue.append(root)      order.append(root)      bfs()    for node in self.nodes():      if not node in self.visited:        queue.append(node)        order.append(node)        bfs()    print order    return orderif __name__ == '__main__':  g = Graph()g.add_nodes([i+1 for i in range(8)])g.add_edge((1, 2))g.add_edge((1, 3))g.add_edge((2, 4))g.add_edge((2, 5))g.add_edge((4, 8))g.add_edge((5, 8))g.add_edge((3, 6))g.add_edge((3, 7))g.add_edge((6, 7))print "nodes:", g.nodes()order = g.breadth_first_search(1)order = g.depth_first_search(1)