BFS中特定节点邻居查找：search方法逻辑实现求助

我来帮你梳理search方法的实现逻辑，搞定这个节点邻居数统计的问题。

问题先拆清楚 #

先明确你输入的结构（拿测试用例举例）：

• 第一个数值6是节点总数
• 接下来的India Pakistan Nepal Bhutan Bangladesh China是节点名称列表
• 之后的36个数字是6x6的邻接矩阵：1代表两个节点互为邻居，0代表无连接，每行对应一个节点和其他节点的关系
• 最后一个Bhutan是要查询的目标节点

核心实现思路 #

1. 解析输入：把输入内容拆分出节点数、节点列表、邻接矩阵、目标节点
2. 定位节点位置：找到目标节点在列表中的索引
3. 统计邻居数：遍历邻接矩阵中该节点对应的行，数里面1的个数（如果是无向图，这个统计就完全准确；如果是有向图，你可以按需改成统计入度/出度）

Python 示例代码实现 #

def search(node_list, adjacency_matrix, target_node):
    # 找到目标节点在列表中的索引
    try:
        node_idx = node_list.index(target_node)
    except ValueError:
        return 0  # 节点不存在时返回0，也可以根据需求抛出异常
    
    # 统计对应行里1的数量，就是邻居数
    neighbor_count = sum(adjacency_matrix[node_idx])
    return neighbor_count

def main():
    # 这里模拟输入，实际可以直接从标准输入读取
    input_content = "6 India Pakistan Nepal Bhutan Bangladesh China 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 Bhutan".split()
    
    ptr = 0
    node_num = int(input_content[ptr])
    ptr += 1
    
    # 提取节点列表
    nodes = input_content[ptr:ptr+node_num]
    ptr += node_num
    
    # 构建邻接矩阵
    adj_matrix = []
    for _ in range(node_num):
        row = list(map(int, input_content[ptr:ptr+node_num]))
        adj_matrix.append(row)
        ptr += node_num
    
    target = input_content[ptr]
    
    # 调用search方法并输出结果
    print(search(nodes, adj_matrix, target))

if __name__ == "__main__":
    main()

测试用例验证 #

你的测试用例里，Bhutan在节点列表中的索引是3（从0开始计数），对应的邻接矩阵行是[1, 0, 1, 0, 0, 1]，里面刚好3个1，运行代码后输出3，完全符合期望。

额外注意点 #

• 如果是有向图，要统计入度的话，就改成统计邻接矩阵中对应列的1数量就行
• 可以根据业务需求调整节点不存在时的处理逻辑，比如抛出提示而不是返回0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashish yadav