尝试首先在 Python 中遍历图宽度答案

【问题标题】：Trying to iterate through a graph breadth first in Python尝试首先在 Python 中遍历图宽度
【发布时间】：2016-08-01 15:05:19
【问题描述】：

在我的代码中，我实际上是在尝试创建数据流网络的实现。虽然我如何做这件事的特殊性并不是特别重要，但我需要一些帮助来使程序以广度优先的方式遍历图表。当我使用我的代码执行此操作时：

def traverse(self):
    source = self._nodelist[0]
    self.sand_pile(source)
    return

def sand_pile(self, start):
    for sink in start._sinks:
        //ALGORITHM FOR SENDING DATA HERE
    for s in start._sinks:
        self.sand_pile(s)
    return

编译器正确地首先通过第一个节点和它的接收器广度，但是当它继续对接收器重复该过程时，它开始首先进入深度。

另一种解释方式如下：如果图的源有两个或三个sink，每个sink都有两个或三个自己的sink，编译器会将它们全部打印出来并成功将值传递给它们，但随后将继续深入其他节点，直到到达终点。我的逻辑哪里出错了？

附：如果我没有很好地解释任何事情，请发表评论以便我澄清。

【问题讨论】：

标签： python data-transfer

【解决方案1】：

您在方法中混合了 BFS（广度优先搜索）和 DFS（深度优先搜索）。

在您的sand_pile 方法中发送数据时，您会水平迭代当前节点的所有子节点，这可能是您实现 BFS 的方法。但是，一旦第一级子节点（或 sinks 在您的情况下）完成，您将在每个子节点上执行 recursion 步骤。这实质上会产生这样的架构：

在级别 0（根节点）上的节点上启动 sand_pile
将数据分发给级别 1 上的所有子级
从1 级别的第一个子级开始sand_pile
将数据分发给级别 2 上的所有子级
...继续使用离线数据分布进行 DFS

缺陷在于，您为 BFS 使用了递归。

您可以对 DFS 使用递归下降（即 stack-like 迭代），但对于 BFS，您应该创建一个包含所需顺序的所有节点的缓冲区（即 queue-喜欢迭代）

然后步骤可以如下所示

获取树的最大深度
对于每个深度级别，将驻留在该级别上的所有节点放入一个列表中
连接所有列表以获得类似[lvl0_node0, lvl1_node0, lvl1_node1, lvl1_node2, lvl2_node_0, ..., lvlN_nodeM] 的内容
遍历该队列

【讨论】：

嘿伙计，谢谢你的回答。但它有一个问题。当我尝试在更复杂的图表上执行此操作时，其中一个节点可能位于“多个”级别，显然我遇到了问题。我不会每次都分配这些假设级别，那么是否有解决此问题的替代方法？
如果一个节点可能是多个级别的一部分（即它在您的节点列表中出现多次），您可能需要携带一个 visited 列表。完成后只需将每个节点的引用推入其中，并在对任何其他节点执行操作之前检查此列表。