写在前面
- 最近在学习NLP的课程,下面的代码,基本来自我的NLP课程作业,当然大部分都是模仿老师写的,使用Python完成,感兴趣的可以去我的github上面查看:https://github.com/LiuPineapple/Learning-NLP/tree/master/Assignments/lesson-02
- 作者水平有限,如果有文章中有错误的地方,欢迎指正!如有侵权,请联系作者删除。
Search Based Model(基于搜索的模型)
广度优先搜索(BFS)与深度优先搜索(DFS)
广度优先搜索(Breadth First Search)与深度优先搜索(Depth First Search)是两种常用的搜索方法。两者之间的区别和算法网上有很多详细介绍,这里不再详述。
北京地铁路线搜索
使用爬虫,我们可以得到北京地铁的各个站点连接情况,由于作者现在还不能熟练使用爬虫,所以使用了班里同学的爬虫代码——欧同学的代码链接 在此表示感谢,这里不再展示,只展示爬虫的结果的一部分。我们可以看到,结果是一个字典,key是北京地铁所有的站点,value 是一个列表,列表中的元素是与key所代表的站点有一站距离的站点,也就是可以从key所代表的站点直接通往list中的站点。
接下来我们创建
search()
函数,希望输入起点和终点,就能输出乘坐地铁的路线。
from collections import defaultdict
station_net = defaultdict(list)
station_net.update(station_connection)
def search(start,destination,graph):
routes = [[start]]
seen = set()
while routes:
route = routes.pop(0)
frontier = route[-1]
if frontier in seen: continue
for station in graph[frontier]:
if station in seen: continue
new_route= route + [station]
routes.append(new_route)
if station == destination: return new_route
seen.add(frontier)
上段代码中需要注意的地方有:
- Python defaultdict 的使用。https://www.jianshu.com/p/bbd258f99fd3
- Python3 set(集合)的使用。 https://www.runoob.com/python3/python3-set.html
- Python List pop()方法。https://www.runoob.com/python/att-list-pop.html
- Python 字典(Dictionary) update()方法。https://www.runoob.com/python/att-dictionary-update.html
- 这里使用了广度优先搜索(BFS),如果要使用深度优先搜索(DFS)的话有两种方法,(1)
route = routes.pop(0)
换成route = routes.pop(0)
(2)new_route= route + [station]
换成new_route= [station] + route
,结果也可能会有所不同。
search()
函数最后输出一个列表,里面的元素按顺序包括起点、终点以及其中所有的经过站。为了让结果更加美观,我们把列表合成一个字符串,站点之间用->连接。
def pretty_print(route):
return '->'.join(route)
pretty_print(search('天安门西','奥体中心',station_net))
'天安门西->西单->复兴门->阜成门->车公庄->西直门->积水潭->鼓楼大街->安德里北街->安华桥->北土城->奥体中心'
注意到,上端代码其实是默认了选取换乘最少的路线,如果我们增加一个选项,给routes排个序,就可能实现其他功能(比如选取换乘最少的路线,选取距离最短的路线等),这时候的搜索,既不是BFS也不是DFS。如下所示选取换乘最少的路线,其实跟上一个代码得到的结果相同。
def search(start,destination,graph,sort_candidate):
routes = [[start]]
seen = set()
while routes:
route = routes.pop(0)
frontier = route[-1]
if frontier in seen: continue
for station in graph[frontier]:
if station in seen: continue
new_route= route + [station]
routes.append(new_route)
if station == destination: return new_route
routes = sort_candidate(routes)
seen.add(frontier)
def transfer_stations_first(pathes):
return sorted(pathes, key=len)
pretty_print(search('西单','南锣鼓巷',station_net,transfer_stations_first))
'西单->灵境胡同->西四->平安里->北海北->南锣鼓巷'
最后,欢迎大家访问我的GitHub查看更多代码:https://github.com/LiuPineapple
欢迎大家访问我的简书主页查看更多文章:https://www.jianshu.com/u/31e8349bd083