领接表的深度优先遍历代码

领接表是一种图的数据结构表示方法，它通过邻接表的形式存储顶点之间的连接。在深度优先搜索（DFS）中，我们通常从一个起点开始，尽可能深地探索分支，直到到达叶子节点，然后回溯到下一个未访问的节点。以下是使用Python和邻接表实现DFS的基本代码：

def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    
    visited.add(start)
    print(f"Visiting {start}")

    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            dfs(graph, neighbor, visited)

# 假设 graph 是邻接列表，例如 {0: [1, 2], 1: [0, 3], 2: [0, 4], 3: [1], 4: [2]}
graph = {0: [1, 2], ...}  # 请替换为实际的邻接表形式

dfs(graph, 0)  # 从顶点0开始遍历

在这个例子中，`visited`集合用于跟踪已访问的节点，避免重复访问。每次递归调用时，我们会检查邻居是否已经访问过，如果没访问过就继续进行深度优先搜索。

相关问题

领接表的深度优先遍历代码c++

领接表是一种图数据结构的表示方法，通常用于稀疏图，其中每个节点包含一个指向其邻接节点列表的指针。在C++中，使用深度优先搜索(DFS)遍历这种图可以采用递归或栈的方式。以下是使用递归的简单DFS代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>

// 结点结构体
struct Node {
    int value;
    std::vector<Node*> neighbors; // 邻接节点列表
};

void dfs(Node* node, bool visited[]) { // 递归函数
    if (node != nullptr && !visited[node->value]) { // 如果节点未访问过
        visited[node->value] = true; // 标记为已访问
        std::cout << node->value << " "; // 访问节点值
        for (Node* neighbor : node->neighbors) { // 遍历邻居
            dfs(neighbor, visited); // 递归遍历邻居节点
        }
    }
}

int main() {
    // 初始化你的图节点及邻接关系
    Node nodes[] = { ... };
    int num_nodes = sizeof(nodes) / sizeof(nodes[0]);

    // 初始化已访问数组
    bool visited[num_nodes] = {false};

    // 开始深度优先遍历
    for (Node* node : nodes) {
        if (!visited[node->value]) {
            dfs(node, visited);
        }
    }

    return 0;
}

在这个例子中，`dfs()` 函数会从给定的起始节点开始，标记已访问过的节点，并递归地探索它们的邻居节点。`visited` 数组用于跟踪节点是否已被访问。

以领接表为存储结构进行图的深度优先遍历和广度优先遍历

使用邻接表作为图的存储结构，可以通过深度优先遍历和广度优先遍历来遍历整个图。

以深度优先遍历为例，可以使用递归的方式实现。具体步骤如下：

1. 从图中任意一个顶点开始遍历，将该顶点标记为已访问。
2. 遍历该顶点的所有邻接点，如果邻接点未被访问，则递归访问该邻接点。
3. 重复步骤2，直到该顶点的所有邻接点都被访问过。
4. 从未被访问的顶点中选择一个顶点，重复步骤2和步骤3，直到所有顶点都被访问过。

下面是使用Python实现邻接表存储结构的图的深度优先遍历的代码：

# 定义图的邻接表存储结构
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}

# 深度优先遍历函数
def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    print(start, end=' ')
    for next_node in graph[start]:
        if next_node not in visited:
            dfs(graph, next_node, visited)

# 从'A'顶点开始深度优先遍历整个图
dfs(graph, 'A')

输出结果为：A B D E F C

使用广度优先遍历同样可以遍历整个图，具体步骤如下：

1. 从图中任意一个顶点开始遍历，将该顶点标记为已访问，并将该顶点加入队列。
2. 从队列中取出一个顶点，遍历该顶点的所有邻接点，如果邻接点未被访问，则将邻接点标记为已访问，并将邻接点加入队列。
3. 重复步骤2，直到队列为空。

下面是使用Python实现邻接表存储结构的图的广度优先遍历的代码：

# 定义图的邻接表存储结构
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}

# 广度优先遍历函数
def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = [start]
    visited.add(start)
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        print(node, end=' ')
        for next_node in graph[node]:
            if next_node not in visited:
                visited.add(next_node)
                queue.append(next_node)

# 从'A'顶点开始广度优先遍历整个图
bfs(graph, 'A')

输出结果为：A B C D E F