深度優先遍歷算法 1、深度優先遍歷的遞歸定義 　　假設給定圖G的初態是所有頂點均未曾訪問過。在G中任選一頂點v為初始出發點(源點)，則深度優先遍歷可定義如下：首先訪問出發點v，並將其標記為已訪問過；然后依次從v出發搜索v的每個鄰接點w。若w未曾訪問過，則以w為新的出發點繼續進行深度優先遍歷 ...

圖的遍歷 一，簡介 圖的遍歷主要就是深度和廣度優先遍歷。下面引入一個圖： 　　其實不難發現這個圖是有兩個部分組成，分別是每一個節點以及節點之間的連接。現在要遍歷這個圖其實就是按照編號來進行遍歷，把這個圖的每一個頂點遍歷一遍。每一個頂點是第幾個被訪問到的叫做時間戳。下面是這個遍歷的過程 ...

廣度優先搜索遍歷類似於樹的按層次遍歷。 對於無向連通圖，廣度優先搜索是從圖的某個頂點v0出發，在訪問v0之后，依次搜索訪問v0的各個未被訪問過的鄰接點w1，w2，…。然后順序搜索訪問w1的各未被訪問過的鄰接點，w2的各未被訪問過的鄰接點，…。即從v0開始，由近至遠，按層次依次訪問與v0 ...

圖的遍歷算法 上一篇我們了解了圖的基本概念、術語以及存儲結構，還對鄰接表結構進行了模擬實現。本篇我們來了解一下圖的遍歷，和樹的遍歷類似，從圖的某一頂點出發訪問圖中其余頂點，並且使每一個頂點僅被訪問一次，這一過程就叫做圖的遍歷 ...

class Graph(object): def __init__(self): self.nodeNeighbors={}#使用鄰街表方式表示圖 self.visited={} def addNode ...

1. 圖的構造部分 采用鄰接矩陣存儲邊。節點編號為數字，從0~n-1,n為節點個數 初始化時，需要指定n，並傳入鄰接矩陣。 2. 圖的遍歷 對於圖的遍歷部分，原理參考圖的深度優先遍歷和廣度優先遍歷。下面是代碼實現： DFS: BFS ...

更正一下前面一篇博文中的不妥之處：前面一篇博文有非無向圖而不可廣度優先遍歷之嫌。其實廣度優先搜索也是可以用在有向圖中的，因為無向圖是特殊的有向圖，而這里廣度優先遍歷為的是遍歷連通圖的所有節點，對於有向圖來說只要存在一條有向邊，那么兩個節點就是“連接”的狀態，那么遍歷就可以纏繞在這條邊上 ...

　　研發時候，不要受原來的術語的影響，其實就是想着原來學過的或者看過的可以解決新遇到的問題，這其實是僥幸心理，忘記原來的術語吧，那只是你創新的源泉。 　　遍歷就是把節點按一定規則構成一個線性序列，不同的規則得到不同順序的線性序列，僅此而已 。 　　算法是實際問題工作步驟的抽象，不要一味想算法 ...