探索图的遍历算法:DFS与BFS详解
发布时间: 2024-04-03 11:16:05 阅读量: 18 订阅数: 19 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
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# 1. 引言
在本章中,我们将介绍图的遍历算法中的两种经典方法:深度优先搜索(DFS)算法和广度优先搜索(BFS)算法。首先,我们会简要介绍图的基本概念,然后深入讨论这两种遍历算法的原理和实现细节。让我们一起深入探索吧!
# 2. 深度优先搜索(DFS)算法
- 2.1 算法原理
- 2.2 递归实现
- 2.3 非递归实现
- 2.4 时间复杂度和空间复杂度分析
- 2.5 示例与应用场景
# 3. 广度优先搜索(BFS)算法
广度优先搜索(Breadth-First Search,简称BFS)是一种图的遍历算法,其原理是从起始顶点开始,依次访问其邻接顶点,再依次访问这些邻接顶点的邻接顶点,依此类推,直到图中所有顶点被访问完。BFS通常使用队列(Queue)数据结构来辅助实现。
#### 3.1 算法原理
BFS算法的原理是从起始顶点开始,将其入队列,然后开始循环处理队列中的顶点,将当前顶点出队列,并将其所有未被访问过的邻接顶点入队列,然后标记已访问,直到队列为空。这样可以确保按照顶点的层级顺序逐层遍历图中的顶点。
#### 3.2 队列实现
下面是BFS算法的队列实现代码(Python实现):
```python
def bfs(graph, start):
visited = set()
queue = [start]
visited.add(start)
while queue:
node = queue.pop(0)
print(node, end=' ')
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
queue.append(neighbor)
visited.add(neighbor)
# 示例图的邻接表表示
graph = {
'A': ['B', 'C'],
```
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