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Python实现的多叉树寻找最短路径算法示例

2018-07-30 09:39 1096 查看

本文实例讲述了Python实现的多叉树寻找最短路径算法。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

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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标签： Python 多叉树最短路径算法

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