邻接链表的深度优先遍历唯一吗
时间: 2024-06-17 17:00:22 浏览: 19
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:
```python
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。
邻接表深度优先遍历时间复杂度
邻接表的深度优先遍历时间复杂度为O(ne),其中n表示顶点的个数,e表示边的个数。引用中提到,深度优先遍历是从起始点开始,沿着未被访问的邻接点进行遍历,直到图中所有与起始点连通的顶点都被访问到。因此,邻接表的深度优先遍历需要遍历每个顶点和它的邻接点,所以时间复杂度为O(ne)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [无向图-邻接链表的深度优先遍历-DFS](https://blog.csdn.net/qiki_tangmingwei/article/details/79340884)[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* [Java弱引用实现源码-DataStructure::kiss_mark::kiss_mark:数据结构、算法总结、学习算法的时间复杂度、...](https://download.csdn.net/download/weixin_38677936/19387889)[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 ]
相关推荐
![c](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)