深度优先遍历算法 1、深度优先遍历的递归定义 　　假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历 ...

图的遍历 一，简介 图的遍历主要就是深度和广度优先遍历。下面引入一个图： 　　其实不难发现这个图是有两个部分组成，分别是每一个节点以及节点之间的连接。现在要遍历这个图其实就是按照编号来进行遍历，把这个图的每一个顶点遍历一遍。每一个顶点是第几个被访问到的叫做时间戳。下面是这个遍历的过程 ...

广度优先搜索遍历类似于树的按层次遍历。 对于无向连通图，广度优先搜索是从图的某个顶点v0出发，在访问v0之后，依次搜索访问v0的各个未被访问过的邻接点w1，w2，…。然后顺序搜索访问w1的各未被访问过的邻接点，w2的各未被访问过的邻接点，…。即从v0开始，由近至远，按层次依次访问与v0 ...

图的遍历算法 上一篇我们了解了图的基本概念、术语以及存储结构，还对邻接表结构进行了模拟实现。本篇我们来了解一下图的遍历，和树的遍历类似，从图的某一顶点出发访问图中其余顶点，并且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历 ...

class Graph(object): def __init__(self): self.nodeNeighbors={}#使用邻街表方式表示图 self.visited={} def addNode ...

1. 图的构造部分 采用邻接矩阵存储边。节点编号为数字，从0~n-1,n为节点个数 初始化时，需要指定n，并传入邻接矩阵。 2. 图的遍历 对于图的遍历部分，原理参考图的深度优先遍历和广度优先遍历。下面是代码实现： DFS: BFS ...

更正一下前面一篇博文中的不妥之处：前面一篇博文有非无向图而不可广度优先遍历之嫌。其实广度优先搜索也是可以用在有向图中的，因为无向图是特殊的有向图，而这里广度优先遍历为的是遍历连通图的所有节点，对于有向图来说只要存在一条有向边，那么两个节点就是“连接”的状态，那么遍历就可以缠绕在这条边上 ...

　　研发时候，不要受原来的术语的影响，其实就是想着原来学过的或者看过的可以解决新遇到的问题，这其实是侥幸心理，忘记原来的术语吧，那只是你创新的源泉。 　　遍历就是把节点按一定规则构成一个线性序列，不同的规则得到不同顺序的线性序列，仅此而已 。 　　算法是实际问题工作步骤的抽象，不要一味想算法 ...