图的dfs次序遍历举例

假设有以下一张图：

1 -- 2 -- 3
|    |    |
4 -- 5 -- 6

对这张图进行 DFS 次序遍历，可以得到以下结果：

先序遍历次序：1 -> 2 -> 3 -> 5 -> 6 -> 4

中序遍历次序：4 -> 1 -> 5 -> 2 -> 6 -> 3

后序遍历次序：4 -> 5 -> 6 -> 2 -> 3 -> 1

其中，先序遍历次序是指先访问当前节点，再访问相邻未被访问的节点；中序遍历次序是指先访问当前节点的第一个相邻未被访问的节点，然后递归访问该节点；后序遍历次序是指先访问当前节点的所有相邻节点，然后访问当前节点。需要注意的是，图的 DFS 次序遍历需要记录每个节点是否已经访问过，以避免出现重复访问的情况。

相关问题

二叉树dfs递归遍历

二叉树的深度优先遍历(DFS)是一种递归的遍历方式，它按照根节点-左子树-右子树的顺序进行遍历。具体的步骤如下：

1. 若二叉树为空，则直接返回。
2. 遍历根节点，可以进行相应的操作。
3. 递归地对左子树进行深度优先遍历。
4. 递归地对右子树进行深度优先遍历。

这样就可以实现对二叉树的深度优先遍历。具体的遍历顺序取决于遍历的顺序，可以选择先序遍历、中序遍历或后序遍历。例如，对于下面的二叉树：

1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7

先序遍历的结果为：1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3 -> 6 -> 7
中序遍历的结果为：4 -> 2 -> 5 -> 1 -> 6 -> 3 -> 7
后序遍历的结果为：4 -> 5 -> 2 -> 6 -> 7 -> 3 -> 1

通过递归遍历二叉树，我们可以按照先序、中序或后序的方式获取节点的值，进而对二叉树进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [数据结构—树和二叉树-二叉树的递归遍历（DFS）](https://blog.csdn.net/karry_zzj/article/details/68951349)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [二叉树非递归遍历（先序、中序、后序）（C++）](https://blog.csdn.net/AAAAA1235555/article/details/121898358)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

解释邻接表DFS图遍历

邻接表是一种表示图的数据结构，它使用一个数组来存储所有顶点，数组中每个元素的值是一个链表，链表中存储与该顶点相邻的所有顶点。DFS图遍历是一种图遍历算法，它从一个源顶点开始遍历图，依次访问源顶点的邻接点，再递归访问邻接点的邻接点，直到遍历完图中所有顶点。

具体实现时，可以使用递归函数来实现DFS图遍历。首先从源顶点开始遍历，将该顶点标记为已访问，然后依次遍历该顶点的邻接点，如果邻接点未被访问，则递归访问该邻接点。重复以上过程，直到遍历完整个图。

在邻接表中实现DFS图遍历时，可以使用一个布尔数组来记录每个顶点是否被访问过，避免重复访问同一个顶点。同时，可以使用一个栈来存储遍历过程中需要递归访问的顶点，避免递归调用时出现栈溢出的情况。