深度优先搜索 - 从图的一个顶点到另一个顶点的返回路径包括不必要的顶点答案

【问题标题】：Depth first search - returned path from one vertex of a graph to another includes unnecessary vertices深度优先搜索 - 从图的一个顶点到另一个顶点的返回路径包括不必要的顶点
【发布时间】：2021-03-01 18:36:22
【问题描述】：

在 Kent D. Lee 的教科书 Data Structures and Algorithms with Python 中，使用深度优先搜索存在问题。根据这本书，我必须：

编写一个程序，在图 7.9 所示的图中找到顶点 9 和 29 之间的路径。一定要打印出两个顶点之间的路径中必须经过的路径（即顶点序列）。

代码如下：

def graphDFS(G, start, goal):
    def adjacent(current, edges):
        adj_list = []

        for e in edges:
            if current == e[0]:
                adj_list.append(e[1])

        return adj_list

    stack = []
    visited = set()
    path = []

    stack.append(start)

    while not len(stack) == 0:
        current = stack.pop()
        visited.add(current)
        path.append(current)

        if current == goal:
            return path
            # return True  # or return path to goal perhaps

        for v in adjacent(current, G[1]):
            if v not in visited:
                stack.append(v)

    return []

这里给出了有向图图像的链接：(See Fig. 9 for the graph)

我目前拥有的路径是[9, 3, 2, 8, 13, 16, 17, 6, 24, 27, 29]。但是，当我最后检查我的结果时，除了那个 6 之外，整个路径都很好。我的猜测是它与使用的堆栈有关。有人知道我的代码有什么问题吗？

谢谢！ :D

【问题讨论】：

你到底想要什么？
对不起。我只是在寻找一种将正确路径存储在变量（例如列表）中的方法。例如，如果我们必须从 9 到 28 到 27 到 29 遍历，那么我希望能够以某种方式跟踪这条路径并最终将其打印为 [28, 27]。
然后将当前顶点（使用 dfs）存储在单独的列表中，直到找到目标顶点。就是这样
问题在于，它没有像我想要的那样给我 [28, 27]，而是给了我类似 [18, 25, 28, 29, 20, 27] 的东西。那么我怎样才能存储正确的而不是没有指向目标的呢？
使用全局标志。假设 DFS 遇到起始顶点，然后将其设置为 true。现在您应该仅在标志为true 时存储当前顶点。一旦你遇到目标节点，你可以将标志设置为false 并继续整个图搜索，否则你甚至可以直接返回你想要的东西。好吧，我的 Python 很糟糕，如果语言不受限制，我会很好地回答。

标签： python data-structures graph depth-first-search

【解决方案1】：

有很多方法可以解决这个问题。一方面，您可以运行 BFS 而不是 DFS，或者您可以使用不相交联合集 (DSU) 执行一些“手波”操作，以查找图中两个顶点之间的路径。

【讨论】：

我不知道如何使用广度优先搜索或不相交的联合集。即便如此，我的目标是使用深度优先搜索来解决这个问题。不管怎样，谢谢你的建议。我一定会查找广度优先搜索和 DSU。