本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板实现图的遍历功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
问题
一个图：
A –> B
A –> C
B –> C
B –> D
B –> E
C –> A
C –> D
D –> C
E –> F
F –> C
F –> D
从图中的一个节点E出发，不重复地经过所有其它节点后，回到出发节点E，称为一条路径。请找出所有可能的路径。
分析
将这个图可视化如下：
本问题涉及到图，那首先要考虑图
本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
根据维基百科的伪代码实现：
广度优先BFS：
使用队列，集合
标记初始结点已被发现，放入队列
每次循环从队列弹出一个结点
将该节点的所有相连结点放入队列，并标记已被发现
通过队列，将迷宫路口所有的门打开，从一个门进去继续打开里面的门，然后返回前一个门处
"""
procedure BFS(G,v) is
let Q be a queue
Q.enqueue(v)
la
A*作为最常用的路径搜索算法，值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释：https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm
A *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径（目标）中搜索导致成本最小（行进距离最短，时间最短等）的问题来解决问题。 ），并且在这些路径中，它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权图制定的：从图的特定节点开始，它构造从该节点开始的路径树，一次一步地扩展路径，直到其一个路径在预定
