使用邻接表进行图深度优先遍历

那么，您想了解如何使用邻接表进行图深度优先遍历，是吗？我可以为您解答。邻接表是一种表示图的数据结构，它使用链表来存储每个顶点的邻居节点。深度优先遍历是一种遍历图的方法，它先访问一个顶点，然后继续访问与它相邻的顶点，直到没有相邻的顶点可访问为止，然后回溯到之前的顶点，继续访问其他未被访问的相邻顶点。如果您需要更详细的解释，请告诉我。

相关问题

邻接表非递归深度优先遍历

邻接表非递归深度优先遍历可以使用栈来实现。具体步骤如下：

1. 将起始节点入栈。
2. 如果栈非空，则取出栈顶元素，将其标记为已访问，并将其所有未访问的邻居节点入栈。
3. 重复步骤2，直到栈为空。

下面是一个示例代码实现：

def dfs_iterative(adj_list, start):
    visited = set()
    stack = [start]
    while stack:
        node = stack.pop()
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            print(node)
            for neighbor in adj_list[node]:
                if neighbor not in visited:
                    stack.append(neighbor)

其中，`adj_list` 是邻接表，`start` 是起始节点。在代码中，我们使用了一个集合 `visited` 来记录已经访问过的节点，使用一个栈 `stack` 存储待访问的节点。在每次循环中，我们取出栈顶元素 `node`，如果它没有被访问过，则打印它，并将它所有未访问的邻居节点入栈。

需要注意的是，这种非递归实现的深度优先遍历并不能保证遍历顺序与递归实现相同，但它可以避免递归带来的函数调用栈溢出问题，因此在实际应用中具有一定的优势。

图的邻接表创建、深度优先遍历和广度优先遍历代码实现

邻接表创建、深度优先遍历和广度优先遍历是图论中常见的操作，下面是 Python 代码实现：

邻接表创建：

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.adj_list = [[] for _ in range(vertices)]

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

深度优先遍历：

def dfs_helper(graph, node, visited):
    visited[node] = True
    print(node, end=' ')

    for neighbour in graph.adj_list[node]:
        if not visited[neighbour]:
            dfs_helper(graph, neighbour, visited)

def dfs(graph, start):
    visited = [False] * graph.V
    dfs_helper(graph, start, visited)

广度优先遍历：

from queue import Queue

def bfs(graph, start):
    visited = [False] * graph.V
    q = Queue()
    q.put(start)
    visited[start] = True

    while not q.empty():
        node = q.get()
        print(node, end=' ')

        for neighbour in graph.adj_list[node]:
            if not visited[neighbour]:
                visited[neighbour] = True
                q.put(neighbour)

其中，`graph` 是一个 `Graph` 类型的对象，`start` 是遍历的起始结点。