在图论中,欧拉路径(Eulerian Path)和欧拉回路(E Eulerian Circuit)是非常经典的问题。本文将用通俗易懂的方式,带你从零开始理解并用 Python 实现欧拉路径算法。无论你是编程小白还是有一定基础的开发者,都能轻松掌握!
- 欧拉路径:在一个图中,经过每条边恰好一次的路径。
- 欧拉回路:如果这条路径的起点和终点是同一个顶点,那么它就是一个欧拉回路。
举个例子:著名的“七桥问题”就是判断是否存在欧拉路径的经典案例。

对于无向图:
对于有向图(本文以无向图为主,但会简要提及):
Hierholzer 算法是一种高效求解欧拉回路的方法,时间复杂度为 O(E),其中 E 是边的数量。它的核心思想是:从任意顶点出发,深度遍历直到无法继续,然后回溯并拼接环路。
from collections import defaultdict, dequedef find_eulerian_path(graph): """ 输入:graph 是邻接表形式的无向图,例如 {0: [1, 2], 1: [0, 2], 2: [0, 1]} 输出:欧拉路径(列表),若不存在则返回 None """ # 1. 统计每个顶点的度数 degree = defaultdict(int) for u in graph: degree[u] = len(graph[u]) # 2. 判断奇度顶点数量 odd_vertices = [v for v in degree if degree[v] % 2 == 1] if len(odd_vertices) > 2: return None # 不可能存在欧拉路径 # 3. 确定起始点 start = odd_vertices[0] if odd_vertices else next(iter(graph)) # 4. 使用栈进行 Hierholzer 算法 stack = [start] path = [] # 深拷贝图(避免修改原图) local_graph = defaultdict(list) for u in graph: local_graph[u] = list(graph[u]) while stack: current = stack[-1] if local_graph[current]: next_node = local_graph[current].pop() # 无向图需双向删除 local_graph[next_node].remove(current) stack.append(next_node) else: path.append(stack.pop()) # 检查是否走完了所有边 total_edges = sum(len(v) for v in graph.values()) // 2 if len(path) - 1 != total_edges: return None # 图不连通 return path[::-1] # 反转得到正确顺序# 示例:测试一个存在欧拉回路的图graph_example = { 0: [1, 2], 1: [0, 2, 3, 4], 2: [0, 1, 3, 4], 3: [1, 2], 4: [1, 2]}result = find_eulerian_path(graph_example)print("欧拉路径:", result)这段代码实现了完整的欧拉路径算法,包括度数检查、连通性验证和路径构建。即使你刚学 Python,也能通过注释理解每一步的作用。
通过本教程,你已经掌握了:欧拉路径算法的基本原理、存在条件以及如何用 Python 实现欧拉路径。这是图论中的基础但非常实用的技能,广泛应用于电路设计、DNA测序、网络路由等领域。
建议你动手运行上面的代码,并尝试修改图结构来观察不同输出。实践是掌握 图论算法教程的最佳方式!
如果你对寻找欧拉回路还有疑问,欢迎在评论区留言交流!
本文由主机测评网于2025-12-27发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器,如有疑问,请联系我们。
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