6-1 邻接表存储图的广度优先遍历 (20 分)

### 回答1：
对于关系表存储图的广度优先遍历,可以按照以下步骤进行：

1. 定义一个队列, 将初始节点入队
2. 取队首节点并遍历它的所有邻居节点
3. 若邻居节点未被访问, 则加入队列并标记为已访问
4. 重复步骤2和3, 直到队列为空

通过广度优先遍历可以得到关系表存储图中所有节点的广度优先遍历序列, 从而实现对图的遍历。

### 回答2：
邻接表是一种图的存储方式，广度优先遍历是一种搜索算法，对于一个新手程序员来说，熟练掌握邻接表存储图和广度优先遍历是非常重要的。

邻接表是一种基于链表的存储方式，它把每个节点及其邻接的节点连成一个链表。对于无向图来说，每个节点的邻接节点都要加上相应的边，而对于有向图来说，边就只能从节点指向其它某个节点。

广度优先遍历（BFS）是一种搜索算法，它从起点开始遍历，先访问起点直接相连的所有点，再访问这些点直接相连的所有点，以此类推，直到找到终点或者遍历完图的所有节点。

实现广度优先遍历的基本操作是使用队列（Queue），从起点开始，将其放置在队列中，每次从队列中取出一个节点，遍历其相邻节点并访问并把其加入队列中。访问的过程需要标记节点是否已经被访问过，避免重复访问。

下面我们来模拟一下广度优先遍历过程：
1. 先把起点节点加入队列中，同时标记其已经被访问过。
2. 从队列中取出起点节点，并遍历其相邻节点。
3. 如果相邻节点没有被遍历过，就加入队列中，并标记它已经被遍历过。
4. 重复步骤2、3，直到队列为空。

使用邻接表存储图，可以实现广度优先遍历。具体的实现思路是，用一个布尔型数组visited（访问标记数组）来记录每个节点是否被遍历过，再用一个队列Queue来存储节点。遍历的过程如下：

1. 先将起点节点加入队列中，并标记为已经访问过。
2. 从队列中取出一个节点进行访问，并遍历其所有相邻节点。
3. 如果相邻节点没有被访问过，就将其加入队列中，并标记为已经访问过。
4. 重复步骤2、3，直到队列为空。

值得一提的是，广度优先遍历的时间复杂度为O(N)，其中N为节点的个数。因为每个节点最多被遍历一次，而每次遍历时只需要考虑该节点相邻的节点。因此，在某些情况下，采用广度优先遍历可以有效提高算法效率。

### 回答3：
广度优先遍历是一种用来访问和搜索图形数据结构的算法，它从起始顶点开始遍历整个图形，逐层向外遍历，直到将整个图形访问完毕。广度优先遍历的核心思想是先访问所有与起始顶点相邻的顶点，然后再依次访问这些顶点的邻居顶点，直到遍历完整个图形。

邻接表是一种常用的存储图形数据结构的方式，它使用链表来表示每个顶点的邻居顶点。邻接表存储图的广度优先遍历的基本步骤如下：

1. 创建一个队列，将起始顶点存入队列中；
2. 标记起始顶点为已访问；
3. 从队列中取出一个顶点，访问它的所有邻居顶点，将它们存入队列中，并标记它们为已访问；
4. 重复步骤3，直到队列为空。

在代码实现上，可以使用一个数组来记录每个顶点是否已经被访问过，以免重复访问。同时，在访问每个顶点时，还可以记录其前驱节点，以方便后续的路径查找。

对于一个有n个顶点和m条边的无向图，邻接表存储图的广度优先遍历的时间复杂度为O(n+m)，空间复杂度为O(n+m)。在实际应用中，广度优先遍历常用于网络路由、社交网络分析和机器人路径规划等领域中。