算法！！广度优先搜索的遍历循环

Question

写了两个广度优先搜索的遍历循环，得到的结果为什么不一样呢？以下是我实现的两个函数，找GPT4O也没解决掉这个问题，求解答，十分感谢！
函数一：

def detect_and_select_faces(wall_faces):
    """
    根据相邻性对面进行分组。

    Args:
    - wall_faces (list): 包含墙面对象的列表。

    Returns:
    - face_groups (list): 分组后的墙面列表。
    """
    face_groups = []  # 存储分组后的墙面
    for face0 in wall_faces:
        face_group = []  # 存储当前墙面相邻的墙面
        hasInGroup = False  # 判断当前墙面是否已经在某个组中
        # 遍历已分组的墙面组
        for idf, item in enumerate(face_groups):
            if face0 in item:
                hasInGroup = True
                # 如果当前墙面已经在组中，就检查该墙面周围的墙面是否也在同一组中
                for i, face in enumerate(wall_faces):
                    # 如果墙面在组中，就不需要再次求关系了
                    if face in item:
                        pass
                    # 如果墙面不在组中，就检查两个墙面是否垂直且相邻，是的话就添加到组中
                    else:
                        if are_planes_perpendicular(face.plane_normal, face0.plane_normal) and \
                                are_boxes_adjacent(face.box.get_box_points(), face0.box.get_box_points(), threshold_distance=300):
                            face_groups[idf].append(face)
        # 如果当前墙面已经在某个组中，则继续下一个墙面的分组
        if hasInGroup:
            continue
        else:
            # 如果当前墙面不在任何组中，就寻找与其相邻的其他墙面，将它们加入到同一组中
            for i, face in enumerate(wall_faces):
                if face.id != face0.id:  # 防止与自身比较
                    if are_planes_perpendicular(face.plane_normal, face0.plane_normal) and \
                            are_boxes_adjacent(face.box.get_box_points(), face0.box.get_box_points(), threshold_distance=300):
                        face_group.append(face)
            # 如果找到相邻的墙面，则将当前墙面加入到该组中
            if len(face_group) >= 1:
                face_group.append(face0)
                face_groups.append(sorted(face_group, key=lambda x: x.id))

    # 去除重复的墙面组
    for idx, face_group in enumerate(face_groups):
        face_groups[idx] = sorted(face_group, key=lambda x: x.id)
    face_groups = sorted(face_groups, key=lambda x: x[0].id)

    # 移除重复的组
    n = 0
    idxx = []
    for idx, face_group in enumerate(face_groups):
        if idx + 1 < len(face_groups):
            if face_group[0].id == face_groups[idx + 1][0].id:
                idxx.append(idx)
    n = 0
    for x in idxx:
        x -= n
        face_groups.remove(face_groups[x])
        n += 1

    # 打印每个组中的墙面id
    for idx, face_group in enumerate(face_groups):
        string = []
        for face in face_group:
            string.append(face.id)
        print(string)
    return face_groups

函数二：

```python

def detect_and_select_faces(wall_faces):
    """
    根据相邻性和垂直性对面进行分组。

    Args:
    - wall_faces (list): 包含墙面对象的列表。

    Returns:
    - face_groups (list): 分组后的墙面列表。
    """
    face_groups = []  # 存储分组后的墙面
    visited_faces = set()  # 记录已处理的面

    def find_adjacent_perpendicular_faces(face0):
        """找到与给定面相邻且垂直的所有面。"""
        adjacent_faces = []
        for face in wall_faces:
            if face.id != face0.id and face.id not in visited_faces:
                if are_planes_perpendicular(face.plane_normal, face0.plane_normal) and \
                        are_boxes_adjacent(face.box.get_box_points(), face0.box.get_box_points(), threshold_distance=300):
                    adjacent_faces.append(face)
        return adjacent_faces

    for face0 in wall_faces:
        if face0.id in visited_faces:
            continue
        face_group = [face0]  # 用于存储相邻墙面的列表
        visited_faces.add(face0.id)  # 标记此面已处理

        # 使用队列来处理相邻的面
        queue = [face0]
        while queue:
            current_face = queue.pop(0)
            adjacent_faces = find_adjacent_perpendicular_faces(current_face)
            for adj_face in adjacent_faces:
                if adj_face.id not in visited_faces:
                    face_group.append(adj_face)
                    visited_faces.add(adj_face.id)
                    queue.append(adj_face)

        face_groups.append(sorted(face_group, key=lambda x: x.id))
    face_groups = [group for group in face_groups if len(group) > 1]
    return face_groups

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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两个函数实现广度优先搜索（BFS）的逻辑存在一些差异，这些差异可能导致它们得到的结果不一致。下面我将分析两个函数的逻辑差异，并提供一些可能的改进建议。

函数一的逻辑分析：

1. 判断墙面是否垂直且相邻：通过are_planes_perpendicular和are_boxes_adjacent函数来判断。
2. 处理和存储分组后的墙面：使用嵌套循环，如果face0已经在某个组中，则跳过。否则，创建新的组并添加face0。
3. 避免重复处理墙面：通过hasInGroup标志来避免重复处理。
4. 移除重复的组：通过比较组的第一个元素的id来移除重复的组。

函数二的逻辑分析：

1. 判断墙面是否垂直且相邻：与函数一相同。
2. 处理和存储分组后的墙面：使用队列来实现BFS，通过visited_faces集合记录已处理的墙面。
3. 避免重复处理墙面：通过visited_faces集合来避免重复处理。
4. 移除重复的组：通过列表推导式移除只包含一个元素的组。

逻辑差异：

• 循环方式：函数一使用嵌套循环，而函数二使用队列实现BFS。
• 存储方式：函数一使用列表，函数二使用集合visited_faces来记录已处理的墙面。
• 去重逻辑：函数一在最后进行去重，而函数二在添加到face_group之前检查是否已处理。

可能导致结果不一致的原因：

1. 去重逻辑：函数一的去重逻辑可能不够健壮，因为它依赖于比较组的第一个元素的id，这可能无法正确处理所有重复情况。
2. 循环方式：嵌套循环可能导致某些墙面被错误地分组或漏分组，尤其是在墙面关系复杂的情况下。
3. 初始条件：函数一在遍历wall_faces时，如果face0已经在某个组中，则跳过，这可能导致某些墙面被遗漏。

改进建议：

• 统一去重逻辑：可以使用集合来记录已经添加到组中的墙面，这样可以更有效地避免重复。
• 优化循环方式：考虑使用队列来实现BFS，这样可以更系统地处理墙面之间的关系。
• 检查初始条件：确保在开始处理之前，所有墙面都未被分组。

参考资料：

• 广度优先搜索（BFS）算法详解
• Python集合（set）和列表（list）的区别

希望这些分析和建议能帮助你理解两个函数的差异，并找到导致结果不一致的原因。如果需要进一步的帮助，请随时提问。