图的遍历,所谓遍历,即是对结点的访问。一个图有那么多个结点,如何遍历这些结点,需要特定策略,一般有两种访问策略: 深度优先遍历 广度优先遍历 深度优先 深度优先遍历,从初始访问结点出发,我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点,然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点,访问它的第一个邻接结点。总结起来可以这样说:每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点。 我们从这里可以看到,这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入,而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问。 具体算法表述如下: 访问初始结点v,并标记结点v为已访问。 查找结点v的第一个邻接结点w。 若w存在,则继续执行4,否则算法结束。 若w未被访问,对w进行深度优先遍历递归(即把w当做另一个v,然后进行步骤123)。 查找结点v的w邻接结点的下一个邻接结点,转到步骤3。 例如下图,其深度优先遍历顺序为 1->2->4->8->5->3->6->7 广度优先 类似于一个分层搜索的过程,广度优先遍历需要使用一个队列以保持访问过的结点的顺序,以便按这个顺序来访问这些结点的邻接结点。 具体算法表述如下: 访问初始结点v并标记结点v为已访问。 结点v入队列 当队列非空时,继续执行,否则算法结束。 出队列,取得队头结点u。 查找结点u的第一个邻接结点w。 若结点u的邻接结点w不存在