兩個步驟
1. 使用圖來建立問題模型
2. 使用廣度優先搜尋解決問題
圖用於模擬一組連線。
圖由節點和邊組成。直接相連的節點稱為鄰居。
當圖是有向圖的時候a–>b（a指向b）那麼b是a的鄰居，a不是b的鄰居。
當圖是無向圖的時候a—b，他們互為鄰居。
1）廣度優先搜尋是一種用於圖的查詢演算法。
2）第一類問題：從節點a出發，有前往節點b的路徑嗎？
第二類問題：從節點a出發，前往b的哪條路徑最短？
可以發現要解決第二類問題，首先要考慮第一類問題的答案是否成立。
一圈一圈向外輻射查詢
可以使用雜湊表實現，也就是python中的字典。
使用佇列（deque）
為了避免陷入死迴圈，所以我們要加入乙個判斷乙個值是否已經被查詢過了。可以使用乙個列表儲存已經被查詢過的值。
o(v + e)
v: 頂點
e：邊數
from collections import deque
graph = {}
defsearch
(name):
search_queue = deque()
search_queue += graph[name]
searched =
while search_queue:
person = search_queue.popleft()
ifnot person in searched:
if person_is_seller(person):
print person + 'is a mango seller!'
return ture
else:
search_queue += graph[person]
return
false
defperson_is_seller
(name):
pass
廣度優先搜尋1
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演算法學習筆記 寬度優先搜尋（BFS）
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