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如何在深度遍历中沿边对属性求和?

在深度遍历中沿边对属性求和的方法可以通过递归实现。具体步骤如下:

  1. 定义一个全局变量sum,用于保存求和结果。
  2. 创建一个深度优先搜索函数,接收一个节点和当前节点的属性值作为参数。
  3. 在深度优先搜索函数中,首先将当前节点的属性值加到sum中。
  4. 遍历当前节点的所有邻居节点,对每个邻居节点,递归调用深度优先搜索函数,并将邻居节点的属性值作为参数传入。
  5. 最后返回sum作为结果。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
sum = 0

def dfs(node, attribute):
    global sum
    sum += attribute
    
    for neighbor in node.neighbors:
        dfs(neighbor, neighbor.attribute)

# 示例节点类
class Node:
    def __init__(self, attribute):
        self.attribute = attribute
        self.neighbors = []

# 创建示例图
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node3 = Node(3)
node4 = Node(4)

node1.neighbors = [node2, node3]
node2.neighbors = [node4]

# 调用深度优先搜索函数
dfs(node1, node1.attribute)

print(sum)  # 输出结果为10,即1+2+3+4

在这个示例中,我们创建了一个简单的图,其中每个节点都有一个属性值。通过深度优先搜索函数dfs,我们可以沿着图的边对属性进行求和。最后输出的结果为10,即1+2+3+4。

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