图的遍历的实现数据结构

图的遍历是图算法中的基础操作，通常使用两种主要的数据结构来实现：邻接表和邻接矩阵。这两种数据结构可以帮助我们在不同情况下有效地访问图中的节点。

1. **邻接表**：这是一种稀疏存储的方法，对于大部分实际应用中的图（边的数量远小于节点数量的平方），邻接表更为高效。邻接表为每个节点维护一个链表或数组，链表的元素是与其相连的其他节点，这样可以快速查找与某个节点相邻的节点。常用的遍历算法如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）都可以用邻接表轻松实现。

2. **邻接矩阵**：这是一种稠密存储方式，适用于节点之间的边非常多的情况。邻接矩阵是一个二维数组，行代表源节点，列代表目标节点，值表示两者之间是否有边。邻接矩阵更适合于计算两个节点间直接连接的可能性，但空间开销大，特别是对于稀疏图，效率较低。遍历时，通常从矩阵的行或列开始搜索。