数据结构无向图的dfs算法

无向图的DFS算法可以用递归或栈来实现。具体步骤如下：
1. 从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，直到所有邻接点都被访问过。

下面是一个使用递归实现的Python代码示例：

def dfs(graph, v, visited):
    visited[v] = True
    print(v, end=' ')
    for i in graph[v]:
        if not visited[i]:
            dfs(graph, i, visited)

# 示例
graph = {0: [1, 2], 1: [0, 2], 2: [0, 1, 3], 3: [2]}
visited = [False] * len(graph)
dfs(graph, 0, visited)

上述代码中，`graph`表示邻接表存储的图，`v`表示当前遍历的顶点，`visited`表示每个顶点是否被访问过的标记数组。在示例中，我们从顶点0开始遍历，输出遍历的顺序为0 1 2 3。

相关问题

数据结构无向图的dfs算法代码

以下是数据结构无向图的DFS算法代码示例：

# 定义一个Graph类
class Graph:
    # 初始化方法
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices  # 顶点数
        self.graph = defaultdict(list)  # 用字典表示图

    # 添加边的方法
    def add_edge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)
        self.graph[v].append(u)

    # DFS遍历方法
    def DFS(self, v, visited):
        visited.add(v)  # 将当前节点标记为已访问
        print(v, end=' ')

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

    # DFS遍历入口方法
    def DFS_traversal(self):
        visited = set()  # 初始化已访问节点集合

        # 遍历所有未访问的节点
        for vertex in list(self.graph):
            if vertex not in visited:
                self.DFS(vertex, visited)

数据结构无向图的增删改查

在计算机科学中，无向图是一种数据结构，用于表示一组节点（也称为顶点）之间的连接，没有方向性的边。无向图常用于模拟网络、社交关系等场景。下面是关于无向图的基本操作：

1. **增加顶点（添加节点）**：新顶点可以直接添加到图中，作为图的一个元素。如果图采用邻接矩阵表示，会在相应的行和列添加一个元素；如果用邻接表，会为新顶点创建一个链表。

2. **增加边（添加连接）**：在无向图中，如果两个顶点之间存在关系，就需要在它们对应的矩阵位置上设置相应的值（邻接矩阵）或在链表中插入一条指向对方的边（邻接表）。

3. **删除顶点**：删除一个顶点通常需要处理其连接的边。如果是邻接矩阵，涉及删除对应行和列并更新与其相邻顶点的关系；如果是邻接表，则需要从相关节点的链表中删除该顶点，并可能需要调整其他顶点的链表结构。

4. **删除边**：删除一条边意味着将邻接矩阵中的相应值置零，或者在邻接表中移除指向目标顶点的指针。注意，因为无向图是双向的，所以删除一条边的同时可能还涉及删除另一条边。

5. **修改边或顶点**：更改顶点属性可能涉及直接操作邻接矩阵或链表中对应的元素，例如改变权重值。若边的属性可修改，同样操作对应的矩阵位置或链表元素即可。

6. **查找**：查询两点间是否有边可以通过遍历矩阵或链表进行检查，也可以使用一些搜索算法如深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）。