深度優先遍歷
1．深度優先遍歷的遞迴定義
圖的深度優先遍歷類似於樹的前序遍歷。採用的搜尋方法的特點是盡可能先對縱深方向進行搜尋。這種搜尋方法稱為深度優先搜尋(depth-first search)。相應地，用此方法遍歷圖就很自然地稱之為圖的深度優先遍歷
2.基本實現思想：
（1）訪問頂點v；
（2）從v的未被訪問的鄰接點中選取乙個頂點w，從w出發進行深度優先遍歷；
（3）重複上述兩步，直至圖中所有和v有路徑相通的頂點都被訪問到。
3.偽**
遞迴實現
（1）訪問頂點v；visited[v]=1；//演算法執行前visited[n]=0
（2）w=頂點v的第乙個鄰接點；
（3）while（w存在）
if（w未被訪問）
從頂點w出發遞迴執行該演算法；
w=頂點v的下乙個鄰接點；
非遞迴實現
（1）棧s初始化；visited[n]=0；
（2）訪問頂點v；visited[v]=1；頂點v入棧s
（3）while(棧s非空)
x=棧s的頂元素(不出棧)；
if(存在並找到未被訪問的x的鄰接點w)
訪問w；visited[w]=1；
w進棧;
else
x出棧；
廣度優先遍歷
1.廣度優先遍歷定義
圖的廣度優先遍歷bfs演算法是乙個分層搜尋的過程，和樹的層序遍歷演算法類同，它也需要乙個佇列以保持遍歷過的頂點順序，以便按出隊的順序再去訪問這些頂點的鄰接頂點。
2.基本實現思想
（1）頂點v入佇列。
（2）當佇列非空時則繼續執行，否則演算法結束。
（3）出佇列取得隊頭頂點v；訪問頂點v並標記頂點v已被訪問。
（4）查詢頂點v的第乙個鄰接頂點col。
（5）若v的鄰接頂點col未被訪問過的，則col入佇列。
（6）繼續查詢頂點v的另乙個新的鄰接頂點col，轉到步驟（5）。
直到頂點v的所有未被訪問過的鄰接點處理完。轉到步驟（2）。
廣度優先遍歷圖是以頂點v為起始點，由近至遠，依次訪問和v有路徑相通而且路徑長度為1，2，……的頂點。為了使「先被訪問頂點的鄰接點」先於「後被訪問頂點的鄰接點」被訪問，需設定佇列儲存訪問的頂點。
3.偽**
（1）初始化佇列q；visited[n]=0；
（2）訪問頂點v；visited[v]=1；頂點v入佇列q；
（3） while（佇列q非空）
v=佇列q的對頭元素出隊；
w=頂點v的第乙個鄰接點；
while（w存在）
如果w未訪問，則訪問頂點w；
visited[w]=1；
頂點w入佇列q；
w=頂點v的下乙個鄰接點。
這裡總結下異同。
相同：
1，這兩種方式都是盲目的搜尋，只有在搜尋空間小於計算機記憶體時才具有可行性。
2，兩種方式都有open集合和closed集合，open集合用來儲存將要訪問的節點，closed集合儲存訪問過的節
點。3，兩種方式的平均時間複雜度都是o(b^d).其中b是分支因子，d是搜尋深度。
4，兩種訪問方式都要涉及到在closed集合中查詢節點是否已經訪問過，對closed集合採用不同的資料結構
儲存有不同的效能，線性查詢需要o(n)的時間複雜度，雜湊查詢則需要常數的時間複雜度。
區別：
1，很明顯的搜尋策略不同，乙個是深度，乙個是廣度^-^,這個大家都知道~
2，深度優先搜尋需要使用棧來儲存open集合，新增和刪除操作只需要常數時間，廣度優先搜尋需要使用隊
列來儲存open集合，新增和刪除操作只需要常數時間。
3，深度優先搜尋中棧只需要儲存b*d個狀態節點。廣度優先搜尋則儲存b^d個狀態節點。所以兩種搜尋方式
的儲存規模不同。
4，深度優先搜尋可以找到到目標狀態的多條路徑，廣度優先搜尋則保證找到的是到目標狀態的最短路徑。
注：如果搜尋的是樹，則深度優先搜尋等價先根遍歷，廣度優先搜尋等價層次遍歷。
深度優先遍歷與廣度優先遍歷
深度優先遍歷 1 深度優先遍歷的遞迴定義 圖的深度優先遍歷類似於樹的前序遍歷。採用的搜尋方法的特點是盡可能先對縱深方向進行搜尋。這種搜尋方法稱為深度優先搜尋 depth first search 相應地，用此方法遍歷圖就很自然地稱之為圖的深度優先遍歷 2.基本實現思想 1 訪問頂點v 2 從v的未被...
深度優先遍歷與廣度優先遍歷
深度優先遍歷 1 深度優先遍歷的遞迴定義 圖的深度優先遍歷類似於樹的前序遍歷。採用的搜尋方法的特點是盡可能先對縱深方向進行搜尋。這種搜尋方法稱為深度優先搜尋 depth first search 相應地，用此方法遍歷圖就很自然地稱之為圖的深度優先遍歷 2.基本實現思想 1 訪問頂點v 2 從v的未被...
深度優先遍歷 廣度優先遍歷
用棧進行儲存元素。訪問頂點 頂點入棧，以便記住它 標記頂點，以便不會再訪問它 2 訪問規則 a.如果可能，訪問乙個鄰接的未訪問頂點，標記它，併入棧。b.當不能執行a時 沒有鄰接的未訪問頂點 如果棧不為空，就從棧中彈出乙個頂點。c.如果不能執行規則a和b，就完成了整個搜尋過程。3 實現 基於以上規則，...