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| title | localeTitle |
|---|---|
| Breadth-First Search | Búsqueda de amplitud |
Búsqueda de amplitud
Primero definamos la clase de Tree que se usará para la implementación del algoritmo de búsqueda de amplitud.
class Tree:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
El amplio primer algoritmo de búsqueda se mueve de un nivel a otro a partir de la raíz del árbol. Haremos uso de una queue para esto.
def bfs(root_node):
queue = [root_node]
while queue:
top_element = queue.pop()
print("Node processed: ",top_element)
if top_element.left:
queue.append(top_element.left)
if top_element.right:
queue.append(top_element.right)
Podemos modificar fácilmente el código anterior para imprimir también el nivel de cada nodo.
def bfs(root_node):
queue = [(root_node, 0)]
while queue:
top_element, level = queue.pop()
print("Node processed: {} at level {}".format(top_element, level))
if top_element.left:
queue.append((top_element.left, level + 1))
if top_element.right:
queue.append((top_element.right, level + 1))
| Complejidad | Tiempo | Espacio | | ----- | ------ | ------ | | BFS | n | n |