与python相比，最大递归深度超出了？

Question

我正在尝试查找每个节点与起始节点的距离，并且节点之间的连接在字典中给出

我的代码适用于像这个例子这样的小字典，但是超过 20 个节点的字典的问题我得到了一个错误

    if child != parent and child not in my_list:
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

我被困在这里，谁能帮助我？

我的代码

def compute_distance(node, dic, node_distance, count, parent, my_list):
    children = dic[node]
    node_distance[node].append(count)
    for child in children:
        if child != parent and child not in my_list:
            compute_distance(child, dic, node_distance, count + 1, node, children)
    node_distance_dic = {}
    node_distance_dic = {k: min(v) for k, v in node_distance.items()}
    return node_distance_dic

if __name__ == '__main__':
    starting_node = 9
    dic = {0: [1, 3], 1: [0, 3, 4], 2: [3, 5],
                3: [0, 1, 2, 4, 5, 6], 4: [1, 3, 6, 7],
                5: [2, 3, 6], 6: [3, 4, 5, 7, 8],
                7: [4, 6, 8, 9], 8: [6, 7, 9], 9: [7, 8]}  
    print(compute_distance(starting_node, dic, defaultdict(list), 0, 0, []))

输出（键=节点，值=距离）

{0: 4, 1: 3, 2: 4, 3: 3, 4: 2, 5: 3, 6: 2, 7: 1, 8: 1, 9: 0}

Answer 1

实际上与图形大小没有任何关系。即使对于这个小图，您也已经有了无限递归：

dic = {0: [1, 3], 1: [2, 0], 2: [3, 1], 3: [0, 2]}
compute_distance(0, dic, defaultdict(list), 0, 0, [])

Answer 2

我猜my_list 是为了跟踪已经访问过的节点，但你永远不会更新它。因此，您应该添加您正在处理的节点，以免在您已经通过的节点上调用递归。目前，只要图中有一个循环，您的代码就会进入无限循环。另外，不要忘记将其传递到下一个级别：

def compute_distance(node, dic, node_distance, count, parent, my_list):
    my_list.append(node)
    ...
    compute_distance(child, dic, node_distance, count + 1, node, my_list)
    ...

但是，这种方法不会计算从起始节点到其他节点的最短路径，它只是对图进行简单的遍历（底层算法是 DFS）。

为了实现您想要的，即从源到每个其他节点的最小距离，您应该研究广度优先搜索（通常称为 BFS）。

它将在线性时间内解决您的问题。