Python实现的多叉树寻找最短路径算法示例

本文实例讲述了Python实现的多叉树寻找路径" title="最短路径">最短路径算法" title="最短路径算法">最短路径算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

多叉树的最短路径:

思想:

    传入start 和 end 两个 目标值

    1 找到从根节点到目标节点的路径

    2 从所在路径,寻找最近的公共祖先节点,

    3 对最近公共祖先根节点 拼接路径

Python代码:

# -*- coding:utf-8 -*-

import copy

#节点数据结构

class Node(object):

# 初始化一个节点

def __init__(self,value = None):

self.value = value # 节点值

self.child_list = [] # 子节点列表

# 添加一个孩子节点

def add_child(self,node):

self.child_list.append(node)

# 初始化一颗测试二叉树

def init():

'''

初始化一颗测试二叉树:

A

B C D

EFG HIJ

'''

root = Node('A')

B = Node('B')

root.add_child(B)

root.add_child(Node('C'))

D = Node('D')

root.add_child(D)

B.add_child(Node('E'))

B.add_child(Node('F'))

B.add_child(Node('G'))

D.add_child(Node('H'))

D.add_child(Node('I'))

D.add_child(Node('J'))

return root

# 深度优先查找 返回从根节点到目标节点的路径

def deep_first_search(cur,val,path=[]):

path.append(cur.value) # 当前节点值添加路径列表

if cur.value == val: # 如果找到目标 返回路径列表

return path

if cur.child_list == []: # 如果没有孩子列表 就 返回 no 回溯标记

return 'no'

for node in cur.child_list: # 对孩子列表里的每个孩子 进行递归

t_path = copy.deepcopy(path) # 深拷贝当前路径列表

res = deep_first_search(node,val,t_path)

if res == 'no': # 如果返回no,说明找到头 没找到 利用临时路径继续找下一个孩子节点

continue

else :

return res # 如果返回的不是no 说明 找到了路径

return 'no' # 如果所有孩子都没找到 则 回溯

# 获取最短路径 传入两个节点值,返回结果

def get_shortest_path( start,end ):

# 分别获取 从根节点 到start 和end 的路径列表,如果没有目标节点 就返回no

path1 = deep_first_search(root, start, [])

path2 = deep_first_search(root, end, [])

if path1 == 'no' or path2 == 'no':

return '无穷大','无节点'

# 对两个路径 从尾巴开始向头 找到最近的公共根节点,合并根节点

len1,len2 = len(path1),len(path2)

for i in range(len1-1,-1,-1):

if path1[i] in path2:

index = path2.index(path1[i])

path2 = path2[index:]

path1 = path1[-1:i:-1]

break

res = path1+path2

length = len(res)

path = '->'.join(res)

return '%s:%s'%(length,path)

# 主函数、程序入口

if __name__ == '__main__':

root = init()

res = get_shortest_path('F','I')

print(res)

运行结果:

5:F->B->A->D->I

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

以上是 Python实现的多叉树寻找最短路径算法示例 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/348191.html

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