无向图深度优先搜索遍历

无向图的深度优先搜索遍历是一种用于搜索图的算法。它从给定的起始节点开始，沿着一条路径尽可能深入地搜索，直到到达不能再深入的节点为止，然后返回到前一个节点，继续搜索下一条路径。这个过程会不断重复，直到遍历完所有可以到达的节点。

基于递归的深度优先搜索实现代码如下所示：

def dfs_recursive(graph, start, visited):
    visited.add(start)  # 标记节点为已访问
    print(start)  # 访问节点

    for end in graph[start]:
        if end not in visited:
            dfs_recursive(graph, end, visited)  # 递归遍历节点

基于堆栈的深度优先搜索实现步骤如下：
1. 创建一个堆栈，用于存储待访问的节点。
2. 将起始节点压入堆栈，并将其标记为已访问。
3. 当堆栈不为空时，执行以下步骤：
1) 从堆栈中弹出一个节点作为当前节点。
2) 访问当前节点。
3) 将当前节点的未访问邻居节点压入堆栈，并将其标记为已访问。
4. 重复步骤3，直到堆栈为空。

请注意，无向图深度优先搜索的结果可能因起始节点的选择而不同。

相关问题

c++给定无向图的顶点数、边数以及边的信息，输出无向图深度优先搜索遍历序列。X组测试数据，对于每组测试数据， 第一行输入顶点数N（N<=100），边数M，数据之间空格分隔； 第二行输入M条边的信息（v1 v2表示边的顶点），数据之间由空格分隔。输出无向图深度优先搜索遍历序列，各顶点之间用空格分隔。

好的，这是一个关于深度优先搜索遍历无向图的问题。下面是C++的解决方案：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

const int MAXN = 100;

vector<int> G[MAXN + 1];
bool vis[MAXN + 1];

void dfs(int u) {
    vis[u] = true;
    cout << u << " ";
    for (int v : G[u]) {
        if (!vis[v]) {
            dfs(v);
        }
    }
}

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        G[u].push_back(v);
        G[v].push_back(u);
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (!vis[i]) {
            dfs(i);
        }
    }
    return 0;
}

首先，我们用邻接表来存储无向图。然后，我们用一个布尔数组`vis`来记录每个顶点是否已被访问过。在`dfs`函数中，我们首先将当前顶点`u`标记为已访问，并输出它。然后，我们遍历`u`的所有邻居`v`，如果`v`还没有被访问过，则递归调用`dfs(v)`。最后，在`main`函数中，我们遍历所有顶点，如果一个顶点还没有被访问过，则从它开始进行深度优先搜索。

希望能够帮到你！

无向图的深度优先遍历广度优先遍历c语言

在C语言中，无向图的深度优先遍历（Depth-First Search, BFS）都是用于搜索图的数据结构算法。

**深度优先遍历（DFS）**:
1. **递归实现**：从起始顶点开始，选择一条未访问的边并深入探索。如果当前节点的所有邻接节点都已访问，则回溯到上一个节点继续处理。

   void dfs(int node, int graph[], int visited[]) {
       visited[node] = 1;
       for (int i = 0; i < num_nodes; i++) {
           if (graph[node][i] == 1 && visited[i] == 0)
               dfs(i, graph, visited);
       }
   }

2. **栈实现**：可以使用栈数据结构模拟递归过程，将待访问的节点压入栈中。

**广度优先遍历（BFS）**:
1. **队列实现**：从起始顶点开始，首先将其加入队列，然后每次从队列头部取出一个节点，访问其所有邻接节点并将它们加入队列，直到队列为空。

   void bfs(int start) {
       queue<int> q;
       visited[start] = 1;
       q.push(start);
       while (!q.empty()) {
           int curr = q.front();
           q.pop();
           // Process the current node
           for (int neighbor = 0; neighbor < num_nodes; neighbor++) {
               if (graph[curr][neighbor] == 1 && visited[neighbor] == 0) {
                   visited[neighbor] = 1;
                   q.push(neighbor);
               }
           }
       }
   }