如何使用 DFS 了解节点执行（调用前、调用中、调用后）

Question

假设我实现了一个像这样的迭代 DFS 的简单版本：

import sys
import traceback


def dfs(graph, start):
    visited, stack = [], [start]
    while stack:
        node = stack.pop()

        if node not in visited:
            visited.append(node)
            childs = reversed(graph.get(node, list()))
            stack.extend([item for item in childs if item not in visited])

    return visited

if __name__ == "__main__":
    graphs = [
        {
            'A': ['B', 'C'],
            'B': ['D']
        }
    ]

    for i, g in enumerate(graphs):
        try:
            print "{0}Graph {1}{2}".format('-' * 40, i, '-' * 33)

            for f in [dfs]:
                print f.__name__, '-->', f(g, 'A')
                print '-' * 80
        except Exception as e:
            print "Exception in user code: {0}".format(e)
            print '-' * 60
            traceback.print_exc(file=sys.stdout)
            print '-' * 60

以上片段的输出是这样的：

----------------------------------------Graph 0---------------------------------
dfs --> ['A', 'B', 'D', 'C']
--------------------------------------------------------------------------------

现在，我想弄清楚如何获得以下输出（而不是运行节点的方法只是打印很好）：

A_start, B_start, D_start, D_end, B_end, A_middle, C_start, C_end, A_end

*_middle 只会在子节点执行之间执行。例如，如果一个节点没有任何子节点，或者只有一个子节点，它永远不会被执行。这就是为什么我想要的输出在上面的例子中只有 A_middle（B_middle、C_middle、D_middle）。

我该怎么做？

编辑：

正在尝试找到我的问题的递归解决方案：

def dfs(graph, node):
    if node not in graph:
        return

    print '{0}_start'.format(node)

    for i, node in enumerate(graph[node]):
        if i > 0:
            print '{0}_middle'.format(node)

        dfs(graph, node)

    print '{0}_end'.format(node)

if __name__ == "__main__":
    graphs = [
        {
            'A': ['B', 'C'],
            'B': ['D']
        }
    ]

    for i, g in enumerate(graphs):
        try:
            print "{0}Graph {1}{2}".format('-' * 40, i, '-' * 33)

            for f in [dfs]:
                print f.__name__, '-->'
                f(g, 'A')
                print '-' * 80
        except Exception as e:
            print "Exception in user code: {0}".format(e)
            print '-' * 60
            traceback.print_exc(file=sys.stdout)
            print '-' * 60

会给我错误的输出：

----------------------------------------Graph 0---------------------------------
dfs -->
A_start
B_start
D_end
C_middle
C_end
--------------------------------------------------------------------------------

Answer 1

实际上，您的递归尝试非常接近。
我为我所做的小调整添加了评论。

import sys, traceback

def dfs(graph, node):
    print '{0}_start'.format(node)  # need this right at the top
    if node not in graph:
        print '{0}_end'.format(node)  # need to record the end if we can't find
        return

    for i, nd in enumerate(graph[node]):  # need a different `node` variable here!!!
        if i > 0:
            print '{0}_middle'.format(node)

        dfs(graph, nd)

    print '{0}_end'.format(node)

if __name__ == "__main__":
    graphs = [
        {
            'A': ['B', 'C'],
            'B': ['D']
        }
    ]

    for i, g in enumerate(graphs):
        try:
            print "{0}Graph {1}{2}".format('-' * 40, i, '-' * 33)

            for f in [dfs]:
                print f.__name__, '-->'
                f(g, 'A')
                print '-' * 80
        except Exception as e:
            print "Exception in user code: {0}".format(e)
            print '-' * 60
            traceback.print_exc(file=sys.stdout)
            print '-' * 60

这会生成您要查找的输出。

Answer 2

我怀疑这是你想要的。

graphs = [
        {
            'A': ['B', 'C'],
            'B': ['D']
        }
    ]

def dfs(graph, start):
    print '{}_start'.format(start)
    try:
        for child in graph[start]:
            dfs(graph, child)
            print '{}_middle'.format(start)
    except KeyError:
        # We found a leaf node, it has no children.
        pass
    print '{}_end'.format(start)   

# Test it for one graph
dfs(graphs[0], 'A')

# Output:

# A_start
# B_start
# D_start
# D_end
# B_middle
# B_end
# A_middle
# C_start
# C_end
# A_middle
# A_end

Answer 3

如其他答案所示，您当前递归代码的主要问题是基本情况：

if node not in graph:
    return

当节点没有子节点时，这会错误地跳过输出。摆脱这些行，只需在 for 循环中使用 enumerate(graph.get(start, [])) 而不是 enumerate(graph[start])，它应该可以按预期工作。

让您的迭代代码工作要复杂得多。尝试它的一种方法是将 2 元组压入堆栈。和以前一样，第一个值是一个节点，但第二个值要么是节点的前导（因此我们可以为父节点打印 middle 消息），要么 None 表示我们需要打印节点的 end 标记。

但是，跟踪哪些节点已被访问变得有点复杂。我没有使用单个节点列表，而是使用从节点到整数的字典映射。一个不存在的值意味着该节点还没有被访问过。一个意味着该节点已被访问并且它的 start 消息已被打印。 2 表示至少访问了该节点的一个子节点，每个子节点都应代表父节点打印一条 middle 消息。 3 表示已打印 end 消息。

def dfs(graph, start):
    visited = {}
    stack = [(start, "XXX_THIS_NODE_DOES_NOT_EXIST_XXX")]
    while stack:
        node, parent = stack.pop()
        if parent is None:
            if visited[node] < 3:
                print "{}_end".format(node)
            visited[node] = 3

        elif node not in visited:
            if visited.get(parent) == 2:
                print "{}_middle".format(parent)
            elif visited.get(parent) == 1:
                visited[parent] = 2

            print "{}_start".format(node)
            visited[node] = 1
            stack.append((node, None))
            for child in reversed(graph.get(node, [])):
                if child not in visited:
                    stack.append((child, node))

因为我正在为 visited 使用字典，所以在最后返回它可能不合适，所以我删除了 return 语句。我认为如果你真的想要恢复它，可以使用 collections.OrderedDict 而不是普通的 dict，并返回它的 keys().

如何使用 DFS 了解节点执行（调用前、调用中、调用后）

How to know node execution (before, middle, after calls) using DFS

python

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