这是《python算法教程》的第5篇读书笔记。这篇笔记的主要内容为运用DFS（深度优先搜索，depth first search）对图（邻接字典）进行遍历。
DFS简介
在解决问题的时候，需要对整个图进行遍历，以获取整个图的节点信息。此时遍历的思路是根据当前访问的点，访问其邻接点，最终使得整个图的节点均被访问。此时，访问邻接节点的策略有DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）。DFS是先访问当前节点的一个邻接节点，再继续访问该邻接节点的邻接节点，直到访问的邻接节点没有邻接节点。之后再访问上一层节点的另外一个邻接节点，然后继续访问这另一个邻接节点的邻接节点。
代码示例
以下将根据下图给出递归版和迭代版的深度优先搜索代码。
DAG.JPG
递归版DFS
#递归版DFS
def dfs(G,s,S=None,res=None):
if S is None:
#储存已经访问节点
S=set()
if res is None:
res=[]
res.append(s)
S.add(s)
for u in G[s]:
if u in S:
continue
S.add(u)
dfs(G,u,S,res)
return res
#有向无环图的邻接字典
G={
'a':{'b','f'},
'b':{'c','d','f'},
'c':{'d'},
'd':{'e','f'},
'e':{'f'},
'f':{}
}
res=dfs(G,'a')
print(res)
迭代版DFS
#迭代版DFS
def dfs(G,s):
Q=[]
S=set()
Q.append(s)
while Q:
u=Q.pop()
if u in S:
continue
S.add(u)
Q.extend(G[u])
yield u
#有向无环图的邻接字典
G={
'a':{'b','f'},
'b':{'c','d','f'},
'c':{'d'},
'd':{'e','f'},
'e':{'f'},
'f':{}
}
res=list(dfs(G,'a'))
print(res)
