欧拉回路算法编程视频

很抱歉，作为一个文本AI助手，我无法提供视频资源。但是我可以为您提供欧拉回路算法的编程示例。以下是一个使用Python实现的欧拉回路算法的示例代码：

from collections import defaultdict

class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = defaultdict(list)

    def add_edge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)
        self.graph[v].append(u)

    def dfs(self, v, visited):
        visited[v] = True
        for i in self.graph[v]:
            if visited[i] == False:
                self.dfs(i, visited)

    def is_connected(self):
        visited = [False] * (max(self.graph) + 1)
        for i in self.graph:
            if len(self.graph[i]) > 0:
                self.dfs(i, visited)
                break
        for i in self.graph:
            if visited[i] == False and len(self.graph[i]) > 0:
                return False
        return True

    def is_eulerian(self):
        if self.is_connected() == False:
            return False
        odd_degree_count = 0
        for i in self.graph:
            if len(self.graph[i]) % 2 != 0:
                odd_degree_count += 1
        if odd_degree_count == 0:
            return True
        elif odd_degree_count == 2:
            return True
        else:
            return False

    def eulerian_path(self):
        if self.is_eulerian() == False:
            return "No Eulerian path exists."
        else:
            return "Eulerian path exists."

# 创建一个图对象
g = Graph()

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

# 判断是否存在欧拉回路
print(g.eulerian_path())

这段代码使用了邻接表来表示图的存储结构，并使用深度优先搜索算法来判断图是否连通。然后，根据图的度数来判断是否存在欧拉回路。最后，根据判断结果输出相应的信息。