图的深度遍历python

在图形的深度优先搜索中，我们访问每个顶点，从起点开始，尽可能深地探索图中的分支。我们沿着每个分支深入，直到我们到达最深处，然后回溯并访问其他分支。

在 Python 中，可以使用递归函数来实现图形的深度优先搜索。我们需要使用一个栈来保存当前遍历的所有顶点，并使用一个布尔数组来记录哪些顶点已经被访问过。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用递归函数实现图形的深度优先搜索：

# 定义图形的邻接表表示法
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}

# 定义深度优先搜索函数
def dfs(graph, start, visited):
  # 将起点添加到已访问的顶点列表中
  visited.add(start)
  # 获取起点的所有邻接顶点
  for neighbor in graph[start]:
    # 如果邻接顶点没有被访问过，则递归调用深度优先搜索函数
    if neighbor not in visited:
      dfs(graph, neighbor, visited)

# 从 'A' 顶点开始深度优先搜索
visited = set()
dfs(graph, 'A', visited)
print(vis