广度优先搜索算法(go)

广度优先搜索算法(Breadth First Search,缩写为BFS),又译作宽度优先搜索,或横向优先搜索,是一种图形搜索算法。简单的说,广度优先搜索算法是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。借助广度优先搜索算法,可以让你找出两样东西之间的最短距离。

本文通过go语言实现广度优先搜索算法,使用该算法从朋友圈中找出关系最近的售货员朋友。

下面介绍详细的实现过程。首先,调用createFriendCircle函数创建一个模拟的朋友圈,朋友圈如下图所示:

图1 参考《算法图解》

朋友圈通过字典实现,以“你”(you)作为根节点,字典的键是朋友圈属主,值是朋友圈所有朋友名字,通过一个列表方式实现,名字按字母顺序排序。

其次,传递创建的朋友圈给breadthFirstSearch函数,该函数是广度优先搜索算法的具体实现,在函数内部,首先取出you的所有朋友,如果朋友数为0,查找失败,返回false。如果朋友数不为0,则从you的所有朋友中取出一个朋友,并将朋友从待查找的朋友列表中删除,然后创建一个字典记录被查找过的朋友,避免再次查找。如果该朋友没有被检查过,则检查该朋友是否是售货员(名字以字母y结尾)。如果是售货员,查找成功,返回true。如果该朋友不是售货员,将该朋友的所有朋友又添加到待查找朋友列表中,继续查找,直到结束,实现一种类似Z字形的搜索路径。

由示例中可以看到,查找到的售货员是peggy,而不是jonny。因为这里的朋友名字是按字母顺序排序,所以优先查找了bob的朋友,而不是claire的朋友,即peggy是朋友圈中距离you最近的售货员朋友。

示例代码如下:

package main

import "fmt"

func main() {
    friendCircle := createFriendCircle()
    breadthFirstSearch(friendCircle)
}

func personIsSeller(name string) bool {
    return name[len(name)-1] == 'y'
}

func createFriendCircle() map[string][]string {
    fc := make(map[string][]string)
    fc["you"] = []string{"alice", "bob", "claire"}
    fc["bob"] = []string{"anuj", "peggy"}
    fc["alice"] = []string{"peggy"}
    fc["claire"] = []string{"thom", "jonny"}
    fc["anuj"] = []string{}
    fc["peggy"] = []string{}
    fc["thom"] = []string{}
    fc["jonny"] = []string{}
    return fc
}

func breadthFirstSearch(friendCircle map[string][]string) bool {
    searchList := friendCircle["you"]
    if len(searchList) == 0 {
        return false
    }

    searched := make(map[string]bool)
    for {
        person := searchList[0]
        searchList = searchList[1:]
        _, found := searched[person]
        if !found {
            if personIsSeller(person) {
                fmt.Println(person + " is a seller!")
                return true
            } else {
                searchList = append(searchList, friendCircle[person]...)
                searched[person] = true
            }
        }

        if len(searchList) == 0 {
            break
        }
    }

    return false
}

/*
peggy is a seller!
*/

参考:

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