广度优先搜索（入门）

这里给出一个广度优先算法的简单实例，得到的是关系最近的人。

首先，广度优先搜索可回答两类问题：

第一类问题：从A点出发，有没有前往B点的路径？
第二类问题：从A点出发，前往B点的哪条路径最短？

实例：假设你经营一个芒果农场，需要寻找芒果销售商，以便将芒果卖给他，为此你可以在朋友中查找！如果朋友中没有芒果销售商，那么你可以在朋友的朋友中查找！算法如下。。

朋友关系网络


# coding=utf-8
from collections import dequedef person_is_seller(name):return name[-1] == 'm'  # 判断是否是以'm'结尾graph = {} # 此处的排序是按照图的关系排序的
graph["you"] = ["alice", "bob", "claire"]
graph["bob"] = ["anuj", "peggm"]
graph["alice"] = ["peggy"]
graph["claire"] = ["thom", "jonny"]
graph["anuj"] = []
graph["peggy"] = []
graph["thom"] = []
graph["jonny"] = []def search(name):search_queue = deque()   # 创建队列，先进先出search_queue += graph[name] # 加入联系人   searched = []    # 创建已经被检查过的人，避免重复检查while search_queue:  # 只要不为空队列，就一直循环person = search_queue.popleft()     if not person in searched:  # 只要该对象不在检查过的列表中，就检查if person_is_seller(person):print person + " is a mango seller!"return True  # 找到后立即返回，退出循环else:search_queue += graph[person] # 添加新的联系人到待检查的队列中print 'search_queue:',search_queue searched.append(person)  #添加检查过的人到列表中print 'searched:',searchedreturn False # 整个while循环之后，还没有找到就返回Falsesearch("you")

运行结果：

>>>
====== RESTART: C:\Users\LiLong\Desktop\Algorithm\search_algorithms.py ======
search_queue: deque(['bob', 'claire', 'peggy'])
searched: ['alice']
search_queue: deque(['claire', 'peggy', 'anuj', 'peggm'])
searched: ['alice', 'bob']
search_queue: deque(['peggy', 'anuj', 'peggm', 'thom', 'jonny'])
searched: ['alice', 'bob', 'claire']
search_queue: deque(['anuj', 'peggm', 'thom', 'jonny'])
searched: ['alice', 'bob', 'claire', 'peggy']
search_queue: deque(['peggm', 'thom', 'jonny'])
searched: ['alice', 'bob', 'claire', 'peggy', 'anuj']
peggm is a mango seller!
>>>

可以看到搜索到了要求的目标，并且是关系最近的一个，这里用到的图是最简单的，无权值的有向图。

其中的散列表的排序是按照图的关系排序的：

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