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内容概要:本文详细介绍了广度优先搜索(BFS)算法的Python实现,并提供了多个LeetCode题目示例。具体包括了二叉树的层序遍历、最小基因变化、无重复字符的最长子串等典型问题。通过代码示例和详细注释,帮助读者理解BFS在不同场景下的应用。 适合人群:具备一定编程基础的软件开发者,尤其是对数据结构与算法感兴趣的学习者。 使用场景及目标:适用于需要理解和掌握广度优先搜索(BFS)算法应用场景的人群,以及希望通过实际题目来巩固理论知识的学员。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码实现,还解释了每一行代码的具体功能,使读者能够更加容易地理解和掌握算法的核心思想。
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广度优先搜索(BFS)通用实现
广度优先搜索(BFS)的基本实现
LeetCode题目示例
1. 二叉树的层序遍历 (102)
from collections import deque
def bfs(graph, root):
visited = set()
queue = deque([root])
while queue:
vertex = queue.popleft()
print(vertex, end=" ")
if vertex not in visited:
visited.add(vertex)
queue.extend(graph[vertex] - visited)
# 示例图
graph = {
'A' : ['B','C'],
'B' : ['D', 'E'],
'C' : ['F'],
'D' : [],
'E' : ['F'],
'F' : []
}
bfs(graph, 'A') # 从节点'A'开始BFS
# Definition for a binary tree node.
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def levelOrder(root):
if not root:
return []
result, queue = [], deque([root])
while queue:
level_size = len(queue)
current_level = []
for _ in range(level_size):
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程序员黄同学
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