图的广度优先搜索--python实现

最近在看《算法图解》，第六章中的广度优先搜索中的题目。自己实现一遍，算是做个记录吧。

关系网络图如下：

目的：找到朋友与朋友的朋友这些人中，谁是 Seller。 

大体思路： 首先使用散列表实现图中关系，然后按关系的远近（关系梯度），按顺序将人名字放着一个队列里，最后按队列一个个                     判断是不是我们要找的人。

结果：找到朋友中的 Seller，或者搜索队列变空，你的关系网中没有 Seller。

代码实现：

# -*-coding:utf-8-*-from collections import deque#用散列表实现图graph = {}graph["you"] = ["alice", "bob", "claire"]graph["alice"] = ["peggy"]graph["bob"] = ["anuj", "peggy"]graph["claire"] = ["thom", "jonny"]graph["peggy"] = []graph["anuj"] = []graph["thom"] = []graph["jonny"] = []# 搜索朋友里面谁是 sellerdef search(name):#创建搜索队列search_queue = deque()#初始化搜索队列search_queue += graph[name]#记录已经搜索过的人searched = []#只要队列不空就一直搜索while len(search_queue) > 0:#取出队列中最先加进去的一个人person = search_queue.popleft()# 只有他没有被搜索过才进行搜索if not person in searched:# 查看是不是sellerif person_is_seller(person):print(person + " is a seller")return Trueelse:# 不是seller,所以将他的朋友都加入搜索队列search_queue += graph[person]# 标记这个人已经被搜索过了searched.append(person)return False # 判定是不是seller,规则是名字以 m 结尾就是 Sellerdef person_is_seller(person):if person[-1] == "m":return Trueelse:return False# 测试search("you")