这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了图的深度优先搜索或 DFS。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
图的深度优先遍历（或搜索）类似于树的深度优先遍历。这里唯一的问题是，与树不同，图可能包含循环（一个节点可能被访问两次）。为避免多次处理一个节点，请使用布尔访问数组。一个图可以有多个 DFS 遍历。
例子： 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-412056.html
输入： n = 4, e = 6
0 -> 1, 0 -> 2, 1 -> 2, 2 -> 0, 2 -> 3, 3 -> 3 输出：来自顶点 1 的
DFS：1 2 0 3
解释：
DFS 图：
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-412056.html
到了这里，关于图的深度优先搜索或 DFS的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
目录 1、广度优先（BFS） 算法思想 广度优先生成树 知识树 代码实现 2、深度优先（DFS） 算法思想 深度优先生成树 知识树 代码实现 图的广度优先遍历（BFS）是一种遍历图的算法，其思想是从起始顶点开始遍历图，先访问起始顶点的所有直接邻居，然
图的深度优先遍历（或搜索）类似于 树的深度优先遍历。 这里唯一的问题是，与树不同，图可能包含循环（一个节点可能被访问两次）。为避免多次处理一个节点，请使用布尔访问数组。一个图可以有多个 DFS 遍历。 例子： 输入： n = 4, e = 6 0 - 1, 0 - 2, 1 - 2, 2 - 0, 2 -
图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通过表示为G(V,E)，其中，G标示一个图， V是图G中 顶点的集合 ， E是图G中 边的集合 。 图分为 无向图 和 有向图 无向图： 若顶点Vi到Vj之间的边没有方向，则称这条边为无向边（Edge），用序偶对(Vi,Vj)表示。 有向图： 若从
深度优先搜索的图文介绍 1. 深度优先搜索介绍 图的深度优先搜索(Depth First Search)，和树的先序遍历比较类似。 它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至
利用邻接矩阵存储无向图，并从0号顶点开始进行深度优先遍历。 输入第一行是两个整数n1 n2，其中n1表示顶点数（则顶点编号为0至n1-1），n2表示图中的边数。 之后有n2行输入，每行输入表示一条边，格式是“顶点1 顶点2”，把边插入图中。 例如： 4 4 0 1 1 3 0 3 0 2 先输出存储
图采用邻接表存储结构，编程实现图的深度优先搜索和广度优先搜索算法。 2.1创建图 2.1.1定义图的顶点、边及类定义 我们定义一个 邻接表类（ALGraph） 。这里实现一些基础的数据结构。要注意结构体的嵌套。 Edge: 用于表示图中的边
1.1 算法介绍 1.2 实验代码 1.3 实验结果 1.4 实验总结 深度优先搜索算法（Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点 v 的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点 v 的那条边的起始节点。这一
图 的 遍历 就是 对 图 中的 结点 进行遍历 , 遍历 结点 有如下两种策略 : 深度优先搜索 DFS 广度优先搜索 BFS \\\" 深度优先搜索 \\\" 英文名称是 Depth First Search , 简称 DFS ; DFS 基本思想 : 访问第一个邻接结点 : 从 起始点 出发 , 该 起始点 可能有 若干 邻接结点 , 访问 第一个 邻接结点
by.Qin3Yu 本文需要读者掌握 结构体 和 栈 的操作基础，完整代码将在文章末尾展示。 特别声明：本文为了尽可能使用简单描述，以求简单明了，可能部分专有名词定义不准确。 栈相关操作可以参考我的往期博文： 【C++数据结构 | 栈速通】使用栈完成十进制数转二四八进制数
图的遍历指从图中某一顶点出发（任意一个顶点都可以作为访问的起始顶点），按照某种遍历方法，对图中所有的顶点访问一次且只访问一次。图与树不一样，其中一个顶点可能与多个顶点相连，所以需记录已访问过的顶点，当访问一个顶点后，考虑如何选取下一个要访问的
