深度优先搜索 - 从图形的一个顶点到另一个顶点的返回路径包括不必要的顶点

如何解决深度优先搜索 - 从图形的一个顶点到另一个顶点的返回路径包括不必要的顶点

在 Kent D. Lee 的教科书 Data Structures and Algorithms with Python 中，使用深度优先搜索存在一个问题。根据这本书，我必须：

编写一个程序，在图 7.9 所示的图中找到顶点 9 和 29 之间的路径。一定要打印两个顶点之间的路径中必须经过的路径（即顶点的序列）。

代码如下：

def graphDFS(G,start,goal):
    def adjacent(current,edges):
        adj_list = []

        for e in edges:
            if current == e[0]:
                adj_list.append(e[1])

        return adj_list

    stack = []
    visited = set()
    path = []

    stack.append(start)

    while not len(stack) == 0:
        current = stack.pop()
        visited.add(current)
        path.append(current)

        if current == goal:
            return path
            # return True  # or return path to goal perhaps

        for v in adjacent(current,G[1]):
            if v not in visited:
                stack.append(v)

    return []

此处给出了指向有向图图像的链接：(See Fig. 9 for the graph)

我目前拥有的路径是 [9,3,2,8,13,16,17,6,24,27,29]。但是，当我最后检查结果时，除了 6 之外的整个路径都很好。我的猜测是它与使用的堆栈有关。有人知道我的代码有什么问题吗？

谢谢！ :D

解决方法

有很多方法可以解决这个问题。对于其中之一，您可以运行 BFS 而不是 DFS，或者您可以使用不相交联合集 (DSU) 执行一些“手波浪形”操作，以找到图中两个顶点之间的路径。