На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
Для решения данной задачи нам понадобится алгоритм поиска в глубину (DFS).
1. Перед началом работы создадим граф. Для этого нужно определить вершины графа и связи между ними. Мы можем представить граф в виде списка смежности, где для каждой вершины будем хранить список смежных с ней вершин.
2. Создадим функцию, реализующую поиск в глубину. В этой функции мы будем рекурсивно перебирать все смежные с текущей вершиной вершины и искать путь до конечной вершины.
3. В функции поиска в глубину мы будем хранить список посещенных вершин (visited), чтобы избежать зацикливания. При каждом проходе мы будем добавлять текущую вершину в список visited.
4. Если мы найдем путь до вершины, которую ищем, мы выходим из рекурсии и возвращаем путь.
5. Если перебранные вершины не дают пути до конечной вершины, мы возвращаем пустой путь.
Пример программы на языке Python:
“`python
def dfs(graph, start, end, visited=[], path=[]):
visited.append(start)
path.append(start)
if start == end:
return path
for neighbor in graph[start]:
if neighbor not in visited:
new_path = dfs(graph, neighbor, end, visited, path)
if new_path:
return new_path
path.pop()
return []
# Пример использования
graph = {
‘A’: [‘B’,’D’],
‘B’: [‘A’,’C’],
‘C’: [‘B’],
‘D’: [‘A’,’E’],
‘E’: [‘D’,’F’],
‘F’: [‘E’]
}
start_vertex = ‘A’
end_vertex = ‘F’
result = dfs(graph, start_vertex, end_vertex)
if result:
print(‘Путь найден:’, ‘ -> ‘.join(result))
else:
print(‘Путь не найден’)
“`
Эта программа находит путь от вершины A до вершины F в заданном графе. Выходной результат будет выглядеть так: “Путь найден: A -> D -> E -> F”. Если пути нет, программа выведет “Путь не найден”.
