Recorrido en anchura (BFS)
Devolvé la lista de nodos en el orden en que los visita una búsqueda en ANCHURA desde `origen` (con una cola). Ejemplo: recorrido_bfs({"a": ["b", "c"], "b": ["a", "d"], "c": ["a"], "d": ["b"]}, "a") → ["a", "b", "c", "d"]
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Devolvé la lista de nodos en el orden en que los visita una búsqueda en ANCHURA desde `origen` (con una cola). Ejemplo: recorrido_bfs({"a": ["b", "c"], "b": ["a", "d"], "c": ["a"], "d": ["b"]}, "a") → ["a", "b", "c", "d"]
🎯 Meta: representar redes de conexiones (mapas, amigos, rutas) y consultarlas.
Un grafo son nodos conectados por aristas. Modela todo lo que sea una red: el mapa de rutas entre ciudades, los amigos de una red social, las páginas enlazadas de internet.
La forma más práctica en Python: un diccionario donde cada nodo apunta a la lista de sus vecinos.
grafo = {
"Pueblo Paleta": ["Ciudad Verde"],
"Ciudad Verde": ["Pueblo Paleta", "Ciudad Plateada"],
"Ciudad Plateada": ["Ciudad Verde"],
}
def vecinos(grafo, nodo):
return grafo.get(nodo, []) # [] si el nodo no existe
def grado(grafo, nodo):
return len(vecinos(grafo, nodo)) # cuántas conexiones tiene
def hay_arista(grafo, a, b):
return b in vecinos(grafo, a) # ¿a conecta con b?
grafo.get(nodo, []) es clave: si pedís un nodo que no está, devuelve lista vacía en vez de romper.
Sobre grafos corren los algoritmos más famosos: encontrar el camino más corto (GPS), detectar comunidades (redes sociales), ordenar dependencias (qué instalar primero). Recorrerlos usa pila (DFS) o cola (BFS) — por eso vinieron antes.
P: Un grafo como "diccionario de adyacencia" mapea…
+ cada nodo → la lista de sus vecinos
- cada nodo → un único valor
- números → nodos
> `{nodo: [vecinos]}` es la forma más práctica en Python.
P: `grafo.get(nodo, [])` sirve para…
+ devolver `[]` si el nodo no existe (en vez de romper)
- agregar un nodo nuevo
- ordenar los nodos
> Evita el `KeyError` dando una lista vacía por defecto.
🕸️ La Líder Ryme te espera para tejer su red.