Python 我是否可以显示算法在查找元素时遵循的路径

我是python新手，我正在尝试为一个简单的图编写广度优先搜索代码。我想展示算法如何遍历节点以找到目标节点。i、 例如，到达目标节点的路径。我有最短路径的代码，但我需要帮助为我的作业编写基本宽度优先搜索代码。请原谅任何错误。任何关于python的提示和技巧都会有很大的帮助。谢谢

graph = {'A': ['B', 'C'],
         'B': ['D', 'E'],
         'C': ['F', 'G'],
         'D': ['B'],
         'E': ['B'],
         'F': ['C'],
         'G': ['C']}

此示例的预期输出应该是

['A'、'B']、['A'、'C']、['A'、'C'、'F']

我得到的输出是

['A'、'B']、['A'、'C']

我不完全确定您的代码是什么，但对于广度优先搜索，我会这样做：

在函数之外，创建一个列表，该列表将表示算法遵循的“路径”

将开始元素追加到此列表

将搜索函数的一个参数设置为此列表

在函数中，在执行递归调用之前，将调用要检查的元素附加到列表中

def bfs（当前节点，已浏览列表）：
...
#逻辑
...
explored\u list.append（下一个\u节点）
bfs（下一个搜索节点，搜索搜索列表）
已浏览列表=[]
explored\u list.append（启动\u节点）
bfs（开始节点，探索列表）

---

如果您的逻辑是这样工作的，您显然可以使用不同的参数，但这是我将使用的一般结构。

我认为您对返回和打印感到困惑。 请注意，数组是可变的，这意味着更改相关数组将影响其值。如果要使它们不可变，则需要在将array.copy（）赋值/追加到另一个变量时将其放入

代码返回['A'，'C'，'F'] 然而，它正在打印['A'、'B']、['A'、'C'] 如果希望返回值是

['A'，'B']，['A'，'C']，['A'，'C'，'F']

，则需要记录上一个循环中的节点。这里有一个可能的解决方案

def BFS(graph, start, end):

    nodes = [[start]]
    explored = []
    previous_nodes=[]
    count = 0
    while nodes:
        count += 1
        print (count)
        print(f'explored is {explored}')
        print(f'nodes are {nodes}')

        path = nodes.pop(0)
        current = path[-1]
        if current not in explored:
            neighbours = graph[current]
            for neighbour in neighbours:
                new = list(path)
                new.append(neighbour)
                nodes.append(new)
                if neighbour == end:
                    return [previous_nodes,new]
            explored.append(nodes)
            previous_nodes.append(nodes.copy()[0])
        print(explored)
    return "Couldn't Find"
print('return is ',BFS(graph,'A','F'))

---

请注意，有许多具有数据结构的库可以使您的工作更轻松，例如numpy，pandas

明白了！谢谢！！谢谢！！我现在明白了

def BFS(graph, start, end):

    nodes = [[start]]
    explored = []
    previous_nodes=[]
    count = 0
    while nodes:
        count += 1
        print (count)
        print(f'explored is {explored}')
        print(f'nodes are {nodes}')

        path = nodes.pop(0)
        current = path[-1]
        if current not in explored:
            neighbours = graph[current]
            for neighbour in neighbours:
                new = list(path)
                new.append(neighbour)
                nodes.append(new)
                if neighbour == end:
                    return [previous_nodes,new]
            explored.append(nodes)
            previous_nodes.append(nodes.copy()[0])
        print(explored)
    return "Couldn't Find"
print('return is ',BFS(graph,'A','F'))