在python中编写更好的递归深度优先搜索

Question

我正在尝试在python中构建一个图形库（以及标准的图形算法）。 我试图实现DFS，这就是它的样子

def DFS(gr, s, path):
    """ Depth first search 
    Returns a list of nodes "findable" from s """
    if s in path: return False
    path.append(s)
    for each in gr.neighbors(s):
        if each not in path:
            DFS(gr, each, path)

这工作正常，但我不满意它是如何使用的。 例如，目前你需要这样做

 path = []
 DFS(mygraph, "s", path)
 print path

而不是这个，我想以这种方式使用DFS

path = DFS(mygraph, "s")
print path

使用递归DFS，我无法提出像上面那样工作的实现。 有人可以给我一些指示，我该如何实现这一目标？

Answer 1

只需创建一个调用您已有的方法的包装器方法：

def DFS(gr, s):
    path = []
    DFS2(gr, s, path)
    return path

这里DFS2是您在上面显示的方法。

Answer 2

实际上你为什么不设置path默认为空列表？ 所以使用相同的代码但略有不同的参数：

# Original
def DFS(gr, s, path):

# Modified
def DFS(gr, s, path=[]):

# From here you can do
DFS(gr, s)

Answer 3

您可以使用chutsu建议的访问节点的空默认值，但要小心使用可变的默认参数 。 此外，我建议使用集合而不是列表进行常量查找。

def DFS(gr, s, visited=None):
    """ Depth first search 
    Returns a list of nodes "findable" from s """
    if visited == None:
        visited = set([s])

    for each in gr.neighbors(s):
        if each not in visited:
            visited.add(each)
            DFS(gr, each, visited)

    return visited