邻接链表的深度优先遍历唯一吗

邻接链表的深度优先遍历并不唯一。深度优先遍历是一种图遍历算法，其过程中会按照某种规则访问图中的节点，其中邻接链表是一种常用的存储图结构的方式。在深度优先遍历邻接链表时，可以采用递归或者栈的方式实现。不同的实现方式可能会导致遍历的顺序不同，但是只要保证每个节点都能被访问到且不重复，就可以达到深度优先遍历的目的。

相关问题

邻接表深度优先遍历和广度优先遍历的例子

### 回答1：
假设我们有以下有向图：

1 -> 2 -> 4
|  / |  / |
v v  v v  v
3 -> 5 -> 6

邻接表表示为：

1: [2, 3]
2: [4, 5, 3]
3: [5]
4: []
5: [4, 6]
6: []

深度优先遍历的过程如下：

1. 从顶点1开始，将其标记为访问过，输出1
2. 遍历邻接表中与1相邻的未访问过的顶点，选择顶点2，将其标记为访问过，输出2
3. 遍历邻接表中与2相邻的未访问过的顶点，选择顶点4，将其标记为访问过，输出4
4. 遍历邻接表中与4相邻的未访问过的顶点，发现没有，回溯到2
5. 遍历邻接表中与2相邻的未访问过的顶点，选择顶点5，将其标记为访问过，输出5
6. 遍历邻接表中与5相邻的未访问过的顶点，选择顶点6，将其标记为访问过，输出6
7. 遍历邻接表中与6相邻的未访问过的顶点，发现没有，回溯到5
8. 遍历邻接表中与5相邻的未访问过的顶点，发现没有，回溯到2
9. 遍历邻接表中与2相邻的未访问过的顶点，选择顶点3，将其标记为访问过，输出3
10. 遍历邻接表中与3相邻的未访问过的顶点，选择顶点5，发现已经访问过，回溯到1
11. 遍历邻接表中与1相邻的未访问过的顶点，发现没有，遍历结束

深度优先遍历的输出结果为：1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 6 -> 3

广度优先遍历的过程如下：

1. 从顶点1开始，将其标记为访问过，加入队列中
2. 队列中弹出顶点1，遍历邻接表中与1相邻的未访问过的顶点，选择顶点2，将其标记为访问过，加入队列中
3. 队列中弹出顶点2，遍历邻接表中与2相邻的未访问过的顶点，选择顶点4和5，将其标记为访问过，加入队列中
4. 队列中弹出顶点4，遍历邻接表中与4相邻的未访问过的顶点，发现没有，回到步骤3
5. 队列中弹出顶点5，遍历邻接表中与5相邻的未访问过的顶点，选择顶点6，将其标记为访问过，加入队列中
6. 队列中弹出顶点6，遍历邻接表中与6相邻的未访问过的顶点，发现没有，回到步骤5
7. 队列中弹出顶点3，遍历邻接表中与3相邻的未访问过的顶点，选择顶点5，将其标记为访问过，加入队列中
8. 队列中弹出顶点5，发现已经访问过，回到步骤2
9. 队列中弹出顶点2，发现已经访问过，回到步骤1
10. 队列中弹出顶点4，发现已经访问过，回到步骤1
11. 遍历结束

广度优先遍历的输出结果为：1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6

### 回答2：
邻接表是一种表示图的数据结构，它通过一个数组来存储各个顶点，每个顶点都维护一个链表，链表中存储了与该顶点相邻的顶点。邻接表可以用来实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。

以如下图为例：

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

深度优先遍历（DFS）：从起始顶点开始，沿着深度优先的方向依次访问图中的顶点。

使用邻接表表示该图时，可以从起始顶点1开始，首先访问与1相邻的顶点2，然后访问顶点2的相邻顶点4，再访问顶点4没有相邻顶点后回溯到顶点2，继续访问顶点2的另一个相邻顶点5，然后回溯到顶点1，访问顶点1的另一个相邻顶点3，接着访问顶点3的相邻顶点6，再访问顶点6的相邻顶点7。

所以，深度优先遍历的访问顺序为：1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3 -> 6 -> 7。

广度优先遍历（BFS）：从起始顶点开始，依次访问图中的顶点，先访问与起始顶点直接相邻的顶点，再依次访问与这些顶点相邻的顶点。

使用邻接表表示该图时，可以从起始顶点1开始，先访问与1相邻的顶点2和3，然后继续访问与顶点2和3相邻的顶点，依次访问顶点4、5、6和7。

所以，广度优先遍历的访问顺序为：1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6 -> 7。

通过邻接表可以方便地实现图的深度优先遍历和广度优先遍历，它们在遍历顺序上有所不同，适用于不同的场景和问题。

### 回答3：
邻接表是一种图的表示方法，它使用一组链表来表示图中每个顶点的邻接顶点。深度优先遍历（Depth First Search，DFS）和广度优先遍历（Breadth First Search，BFS）是常用的图遍历算法。

深度优先遍历是一种沿着图的深度方向进行遍历的算法。它从图的某个顶点开始，沿着一条未访问过的边进入下一个顶点，直到该顶点没有未访问过的边为止，然后返回上一层继续遍历。深度优先遍历使用堆栈（Stack）数据结构来实现。以下是一个深度优先遍历的例子：

假设有以下图的邻接表表示：
顶点1 -> 顶点2 -> 顶点3
顶点2 -> 顶点1 -> 顶点4 -> 顶点5
顶点3 -> 顶点1 -> 顶点6
顶点4 -> 顶点2
顶点5 -> 顶点2
顶点6 -> 顶点3

从顶点1开始进行深度优先遍历的过程如下：
1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3 -> 6

广度优先遍历是一种沿着图的广度方向进行遍历的算法。它从图的某个顶点开始，访问所有与该顶点邻接的顶点，然后再依次访问与这些邻接顶点相邻接的顶点，直到所有顶点都被访问为止。广度优先遍历使用队列（Queue）数据结构来实现。以下是一个广度优先遍历的例子：

假设有以下图的邻接表表示：
顶点1 -> 顶点2 -> 顶点3
顶点2 -> 顶点1 -> 顶点4 -> 顶点5
顶点3 -> 顶点1 -> 顶点6
顶点4 -> 顶点2
顶点5 -> 顶点2
顶点6 -> 顶点3

从顶点1开始进行广度优先遍历的过程如下：
1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6

深度优先遍历和广度优先遍历在实际应用中有不同的用途。深度优先遍历更适合用于寻找目标节点在图中是否存在，而广度优先遍历更适合用于寻找目标节点与起始节点的最短路径。

邻接表深度优先遍历图

邻接表是一种常用的图的表示方法，它使用链表来表示图中每个顶点的邻接点。深度优先遍历是一种图的遍历算法，它从图的某个顶点开始，沿着一条路径访问图中的顶点，直到不能继续访问为止，然后回溯到前一个顶点，继续访问其他未访问的顶点，直到所有顶点都被访问完为止。

下面是使用邻接表表示图，并进行深度优先遍历的示例代码：

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.adj = [[] for _ in range(vertices)]

    def addEdge(self, u, v):
        self.adj[u].append(v)

    def DFSUtil(self, v, visited):
        visited[v] = True
        print(v, end=" ")

        for i in self.adj[v]:
            if not visited[i]:
                self.DFSUtil(i, visited)

    def DFS(self, v):
        visited = [False] * self.V
        self.DFSUtil(v, visited)

# 创建一个图对象
g = Graph(5)

# 添加边
g.addEdge(0, 1)
g.addEdge(0, 2)
g.addEdge(1, 3)
g.addEdge(2, 3)
g.addEdge(3, 4)

print("深度优先遍历结果：")
g.DFS(0)

输出结果为：0 1 3 2 4，表示从顶点0开始进行深度优先遍历时，访问的顶点的顺序。