深度优先遍历的算法图解

深度优先遍历算法是一种图遍历算法，它从图的某个顶点开始遍历，沿着一条路径一直遍历到底，直到不能再继续为止，然后回退到刚刚访问过的节点，继续遍历其他路径，直到所有的节点都被访问过为止。下面是深度优先遍历算法的图解步骤：

1. 从图的某个顶点开始遍历，将该顶点标记为已访问。
2. 访问该顶点的所有未被访问的邻居节点，选择其中一个邻居节点作为下一个要遍历的节点，将其标记为已访问，并将其加入到遍历路径中。
3. 重复步骤2，直到当前节点没有未被访问的邻居节点为止。
4. 回退到刚刚访问过的节点，继续遍历其他未被访问的邻居节点，直到所有的节点都被访问过为止。

需要注意的是，深度优先遍历算法使用栈来实现，因此在访问邻居节点时，需要将其加入到栈中，以便在回退时能够继续遍历其他未被访问的邻居节点。

相关问题

爬虫深度优先遍历算法

爬虫深度优先遍历算法是一种用于网络爬虫的遍历策略，它通过深度优先的方式来遍历网页链接。下面是爬虫深度优先遍历算法的基本步骤：

1. 选择一个起始链接作为初始节点，并将其标记为已访问。
2. 从当前节点开始，获取该页面上的所有链接。
3. 对于每个未访问过的链接，将其标记为已访问，并将其添加到待访问列表中。
4. 从待访问列表中选择一个链接作为下一个要访问的节点。
5. 重复步骤2至4，直到待访问列表为空。
6. 当所有链接都被访问过后，爬虫深度优先遍历算法结束。

爬虫深度优先遍历算法的特点是优先访问深度较大的节点，即尽可能深入地遍历每个链接。这种算法的优点是可以更全面地获取网页信息，但可能会导致爬虫陷入无限循环或长时间无法结束的情况。

深度优先遍历算法代码

以下是深度优先遍历算法的Python代码实现：

# 定义图的类
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices  # 顶点数
        self.adj = [[] for i in range(vertices)]  # 邻接表

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj[u].append(v)

    # 深度优先遍历算法
    def DFS(self, v, visited):
        visited[v] = True  # 标记当前节点为已访问
        print(v, end=' ')

        # 递归访问邻接节点
        for i in self.adj[v]:
            if not visited[i]:
                self.DFS(i, visited)

    # 对图进行深度优先遍历
    def DFS_traversal(self, v):
        visited = [False] * self.V  # 初始化所有节点为未访问状态
        self.DFS(v, visited)

# 创建图的对象并添加边
g = Graph(5)
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 2)
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(2, 0)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(3, 3)

# 对图进行深度优先遍历
print("深度优先遍历结果：")
g.DFS_traversal(2)

输出结果为：2 0 1 3 4