邻接表存储图的DFS与BFS深度广度优先遍历详解

本篇文章主要介绍了如何在基于邻接表存储的图数据结构中实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。邻接表是一种常用的数据结构，用于表示图，其中每个节点维护一个链表，包含与其相邻的所有节点。这种方法特别适合稀疏图，即边的数量远小于节点总数的平方。 首先，文章定义了几个关键的数据结构，如`ArcNode`用于表示图中的边，包含指向相邻顶点的指针和边的信息；`VerNode`用于表示图中的顶点，包含顶点信息及其与边相关的链表头部；`AlGraph`是图的全局结构，包括顶点数组、顶点数量和边数量。 `AlGraphCreatAdjList`函数用于创建邻接列表表示的图，用户输入顶点数量和边的信息，通过循环构建邻接表，将每条边的起始顶点和目标顶点添加到对应顶点的链表中。同时，该函数会返回整个图的结构。 接下来，文章引入了`visited`数组，用于跟踪每个顶点是否已被访问过，这是DFS的关键辅助工具。`visited`数组初始化为全零，表示所有顶点都未访问。 `VisitFunc`是一个递归函数，实现了深度优先搜索算法，接收图和待访问的顶点作为参数。当访问一个顶点时，它会输出顶点信息并标记为已访问。在DFS中，通常会沿着一条边深入探索直到无法继续，然后回溯到未访问的节点。 另外，文章提到的`GraphFirstAdj`函数并未给出具体实现，但可以推测它可能是一个辅助函数，用于获取某个顶点的第一个邻接节点，这可能是BFS遍历的起点，因为BFS是从起点开始逐层遍历的。 在图的遍历部分，DFS和BFS的区别在于搜索顺序：DFS通常从一个顶点出发，尽可能深地搜索分支，直到遇到无路可走再回溯；而BFS则按照层级顺序，先访问所有相邻的节点，然后再扩展到下一层。在实际应用中，这两种方法各有优劣，比如在寻找最短路径时，BFS更为合适，而在查找是否存在环或连通性时，DFS效率更高。 总结来说，本文的核心知识点是理解邻接表存储结构、深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的基本原理以及它们在图遍历中的应用场景。通过这些内容的学习，读者能够掌握在实际编程中操作和遍历基于邻接表的图数据结构的技巧。