Python 使用DFS的树的深度

我试图用Python编写代码，使用DFS而不是BFS返回每个节点上具有任意数量子节点的树中最深叶子的深度。看起来我很接近了，但是下面的代码仍然有一些我无法理解的错误（即返回的深度不正确）。有什么帮助吗

一个测试树应该是简单的：[[1,2,3]，[4,5]，[6]，[7]，[8]，[]，[]，[]，[]，[]]

def max_depth_dfs(tree): # DOESN'T WORK

    max_depth, curr_depth, Q = 0,0, [0]
    visited = set()

    while Q != []:
        n = Q[0]
        more = [v for v in tree[n] if v not in visited]
        if not more:
            visited.add(n)
            curr_depth -= 1
            Q = Q[1:]
        else:
            curr_depth += 1

        max_depth = max(max_depth, curr_depth)
        Q = more + Q

    return max_depth

---

我用了

试试。。捕捉

以区分树枝和树叶更新不再有例外：）

---

以下是非重现版本：

from collections import Iterable

def max_depth_no_recur(tree):
  max_depth, node =  0, iter(tree)
  stack = [node]
  while stack:
    try:
      n = node.next()
    except StopIteration:
      if len(stack) > max_depth:
        max_depth = len(stack)
      node = stack.pop()
      continue

    if isinstance(n, Iterable):
        stack.append(node)
        node = iter(n)
  return max_depth

我找到了虫子

if not more:
    visited.add(n)
    curr_depth -= 1
    Q = Q[1:]

当您访问节点4时，curr_depth等于2。节点4没有子节点，因此减小curr_深度，现在curr_深度等于1。但是，您将访问的下一个节点是节点5，节点5的深度是2而不是1。因此，curr_depth不会记录树中节点的正确深度

以下解决方案可能会有所帮助

def max_depth_dfs(tree):

    max_depth, curr_depth, Q = 0, 0, [0]
    visited = set()

    while Q != []:
        n = Q[0]

        max_depth = max(max_depth, curr_depth)

        if n in visited:
            curr_depth -= 1
            Q = Q[1:]
            continue

        #print n, curr_depth     #show the node and its depth in the tree

        visited.add(n)
        more = [v for v in tree[n]]
        if not more:
            Q = Q[1:]
        else:
            curr_depth += 1
            Q = more + Q

    return max_depth

---

在考虑了Alex和Adonis提供的所有良好反馈并完善了代码后，我现在有了当前版本：

def max_depth_dfs(tree): # correct

max_depth, curr_depth, Q = 0, 0, [0]
visited = set()

while Q != []:

    n = Q[0]

    if n in visited:
        Q = Q[1:]
        curr_depth -= 1
        visited.remove(n) # won't go back, save memory 
        print 'backtrack from', n        
        continue

    # proper place to print depth in sync with node id
    print 'visiting', n, 'children=', tree[n], 'curr_depth=', curr_depth, 'Q=', Q,
    print visited # only current path, instead of visited part of tree

    if tree[n]:
        visited.add(n) # if leaf, won't ever try to revisit
        Q = tree[n] + Q
        curr_depth += 1
        max_depth = max(max_depth, curr_depth) # no need to check if depth decreases
    else:
        Q = Q[1:] # leaf: won't revisit, will go to peer, if any, so don't change depth
        print 'no children for', n

return max_depth

---

只是为了确保问题存在于代码和需求的解释中：您希望您的示例树[[1,2,3]、[4,5]、[6]、[7]、[8]、[]、[]、[]、[]、[]中的深度是多少？代码返回了什么？是的，很好。我希望节点0的深度为0，而特定树的深度为3。[[1]，[]的深度应该是1，[[1]，[2]，[]的深度应该是2，依此类推。对于该输入，这确实返回3您是对的，但这是一个幸运的情况。[1,2,3]，[4,5]，[6]，[7]，[]，[]，[8]，[]，[]给出了2，它应该是3。我在第一个例子中跟踪“curr_depth”，虽然它给出了3，但curr_depth是不正常的。我对树结构有点困惑。整数是一个具有数据值的叶节点，数组是一个分支节点吗？没有一个示例显示像[[1][2[3,4]]这样的进一步嵌套。这是允许的吗？由于堆栈限制，我特别不想要这个递归版本。我想使用我自己的堆栈（Q）。我的递归版本为：def max_depth（tree）：def_depth（node）：如果tree[node]=[]返回0，否则返回1+max（对于tree[node]中的v，返回深度（0）我还建议不要使用

except

子句，因为如果设置为catch，则几乎不可能以任何方式中断函数的执行。这很好，但需要大量的机器。我希望有更简单的东西：-）（即没有Iterable，也没有iInstance？）以前的版本不起作用。这个有

Iterable

只是为了确定节点是否可以用铲斗挖掘。是的，这就是为什么我将节点id保留在堆栈上，直到其所有子节点都被探测完毕：我只在该节点不再有任何可探测内容时才执行Q=Q[1:]。此版本非常节省内存。它只在本地堆栈上保存惰性迭代器，并执行深度优先遍历。是的，迭代器非常有效。我意识到，保持“已访问”的数据结构意味着我们正在将树“复制”到该数据结构。也就是说，在执行结束时，所有节点在“树”中存储一次，在“访问”中存储一次。。。是否可以做得更好？您可以只记录所访问节点的索引，而不是将节点复制到“已访问”的数据结构中。是的，不复制整个节点本身。我考虑的更多的是根本不使用“已访问”的数据结构，无论是对整个节点，还是对节点的引用。递归版本可以做到这一点，但我认为这不是一个好主意。我想知道我们是否不能利用DFS通过树前进的方式直接“知道”哪些节点已被访问。另外，当您位于树的“右侧”时，您不需要记住在“左侧”访问了哪些节点（因为DFS永远不会回到那里）。事实上，例如，每次回到根目录时，都可以清除“已访问”（并减少内存使用）。这是真的吗？

def max_depth_dfs(tree): # correct

max_depth, curr_depth, Q = 0, 0, [0]
visited = set()

while Q != []:

    n = Q[0]

    if n in visited:
        Q = Q[1:]
        curr_depth -= 1
        visited.remove(n) # won't go back, save memory 
        print 'backtrack from', n        
        continue

    # proper place to print depth in sync with node id
    print 'visiting', n, 'children=', tree[n], 'curr_depth=', curr_depth, 'Q=', Q,
    print visited # only current path, instead of visited part of tree

    if tree[n]:
        visited.add(n) # if leaf, won't ever try to revisit
        Q = tree[n] + Q
        curr_depth += 1
        max_depth = max(max_depth, curr_depth) # no need to check if depth decreases
    else:
        Q = Q[1:] # leaf: won't revisit, will go to peer, if any, so don't change depth
        print 'no children for', n

return max_depth