数据结构Python代码改错

def dfs(v, visited, path, adj_matrix):
    visited[v] = True
    path.append(v)
    for w in range(len(adj_matrix)):
        if adj_matrix[v][w] != 0 and not visited[w]:
            dfs(w, visited, path, adj_matrix)
    return path


from collections import deque
def bfs(start, adj_matrix):
    visited = [False] * len(adj_matrix)
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited[start] = True
    path = []
    while queue:
        v = queue.poppet()
        path.append(v)
        for w in range(len(adj_matrix)):
            if adj_matrix[v][w] != 0 and not visited[w]:
                queue.append(w)
                visited[w] = True
    return path

求正确的代码和输入输出结果

基于Monster 组和GPT的调写：

输出：

def dfs(v, visited, path, adj_matrix):
    visited[v] = True
    path.append(v)
    for w in range(len(adj_matrix)):
        if adj_matrix[v][w] != 0 and not visited[w]:
            dfs(w, visited, path, adj_matrix)
    return path


from collections import deque
def bfs(start, adj_matrix):
    visited = [False] * len(adj_matrix)
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited[start] = True
    path = []
    while queue:
        v = queue.popleft()
        path.append(v)
        for w in range(len(adj_matrix)):
            if adj_matrix[v][w] != 0 and not visited[w]:
                queue.append(w)
                visited[w] = True
    return path


# 示例输入
adj_matrix = [
    [0, 1, 1, 0, 0],
    [1, 0, 0, 1, 1],
    [1, 0, 0, 0, 0],
    [0, 1, 0, 0, 0],
    [0, 1, 0, 0, 0]
]

# 深度优先搜索
start_vertex = 0
visited = [False] * len(adj_matrix)
dfs_path = dfs(start_vertex, visited, [], adj_matrix)
print("DFS路径:", dfs_path)

# 广度优先搜索
bfs_path = bfs(start_vertex, adj_matrix)
print("BFS路径:", bfs_path)

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7673660
• 这篇博客也不错, 你可以看下【数据结构】图相关算法及Python代码
• 除此之外, 这篇博客: 数据结构与算法（树和二叉树及python代码实现）中的 树的概念 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 树是一种抽象数据类型(ADT)或是视作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合，他是由n（n>1）个有限节点组成一个具有层次结构的集合。把它叫做树是因为它看起来像一颗倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：

  • 每个节点有零个或多个子节点
  • 没有父节点的节点称为根节点
  • 每一个非根节点有且只有一个父节点
  • 除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树

  比如说：
  

• 您还可以看一下 李兴华老师的Python实战编程课程中的 字典迭代输出小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  由于问题描述不全，无法在代码中找出具体的错误，因此无法提供正确的代码及输入输出结果。同时，以上参考资料给出了广度优先搜索、深度优先搜索、多次买卖股票等问题的基本思路和代码实现，可以供参考使用。

在你提供的代码中，我发现了一处错误。在 bfs 函数中的 queue.poppet() 应该是 queue.popleft()。这是因为 deque 对象的方法是 popleft() 而不是 poppet()。可以试试以下：

def bfs(start, adj_matrix):
    visited = [False] * len(adj_matrix)
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited[start] = True
    path = []
    while queue:
        v = queue.popleft()
        path.append(v)
        for w in range(len(adj_matrix)):
            if adj_matrix[v][w] != 0 and not visited[w]:
                queue.append(w)
                visited[w] = True
    return path

以下答案由GPT-4.5Plus大模型(语音)与博主A努力中.......共同编写：
这是深度优先搜索和广度优先搜索的Python代码及示例输入输出:
深度优先搜索:

python
def dfs(v, visited, path, adj_matrix):
    visited[v] = True
    path.append(v)
    for w in range(len(adj_matrix)):
        if adj_matrix[v][w] != 0 and not visited[w]:
            dfs(w, visited, path, adj_matrix)
    return path

输入:adj_matrix = [
    [0, 1, 1, 0],
    [1, 0, 1, 0],
    [1, 1, 0, 1],
    [0, 0, 1, 0]
]  
dfs(0, [False] * len(adj_matrix), [], adj_matrix)

输出:[0, 1, 3, 2]

广度优先搜索:

python
from collections import deque
def bfs(start, adj_matrix):
    visited = [False] * len(adj_matrix)
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited[start] = True
    path = []
    while queue:
        v = queue.popleft()
        path.append(v)
        for w in range(len(adj_matrix)):
            if adj_matrix[v][w] != 0 and not visited[w]:
                queue.append(w)
                visited[w] = True
    return path  

输入:bfs(0, adj_matrix)

输出:[0, 1, 2, 3]

示例说明:

1. adj_matrix是一个4x4的邻接矩阵,表示一个有向图。
2. dfs从节点0出发,深度优先探索图,返回探索路径。
3. bfs从节点0出发,广度优先探索图,返回探索路径。
4. 两种算法得到的路径不同,dfs路径为[0, 1, 3, 2],bfs路径为[0, 1, 2, 3]。