深度与广度遍历：无向图的邻接矩阵与邻接表实现

"本文主要介绍了图的遍历方法，包括基于邻接矩阵的无向图深度遍历和基于邻接表的无向图深度及广度遍历。" 在计算机科学中，图是一种数据结构，用于表示对象之间的关系。图的遍历是访问图中所有节点的一种方式，它在算法设计和分析中具有重要意义。本文主要讨论了两种常见的图遍历方法：深度优先搜索（DFS，Depth-First Search）和广度优先搜索（BFS，Breadth-First Search）。 深度优先搜索通常通过栈来实现，其基本思想是从一个起点开始，尽可能深地探索图的分支，直到到达叶节点（没有未访问过的邻接节点的节点），然后回溯到上一个节点，继续探索其他分支。在邻接矩阵表示的无向图中，DFS可以通过递归或栈的方式来实现。代码中，`LocateVex`函数用于找到指定顶点在矩阵中的位置，`FirstAdjVex`和`NextAdjVex`则分别用于获取当前顶点的第一个和下一个邻接顶点。 广度优先搜索则通过队列来实现，它首先访问起点，然后逐层访问所有相邻的未访问节点。对于邻接表表示的无向图，BFS通常从根节点开始，将相邻节点入队，然后出队并访问，重复这个过程，直到队列为空。在给出的代码中，虽然没有明确的BFS实现，但提供了基础结构，如邻接表的定义，可以在此基础上构建BFS算法。 邻接矩阵和邻接表是两种常见的图表示方法。邻接矩阵是一个二维数组，其中每个元素表示两个顶点之间是否存在边，适合于表示稠密图（即边的数量接近于顶点数量的平方）。邻接表则为每个顶点存储一个链表，链表中的元素表示与该顶点相连的其他顶点，更适合于稀疏图（边的数量远小于顶点数量的平方）。 在实际应用中，图的遍历被广泛用于解决各种问题，例如寻找最短路径、检测环路、搜索树结构等。理解并熟练掌握图的遍历方法是成为一名优秀程序员的重要技能之一。通过不断练习和实践，可以更好地理解和运用这些概念，解决复杂的问题。