一、广度优先算法BFS(Breadth First Search)

基本实现思想

(1)顶点v入队列。

(2)当队列非空时则继续执行,否则算法结束。

(3)出队列取得队头顶点v;

(4)查找顶点v的所以子节点,并依次进入队列;

(5)转到步骤(2)。

 python伪代码:

  def BFS(root)

    Q=[]

    Q.append(root[0])

    while len(Q)>0:

      node=Q.pop(0)

      print (node)

      #将所有子节点入队列

      for i in node_child:

        Q.append(node_child[i])

:该算法很巧妙的利用了队列的先进先出策略。

二、深度优先算法DFS(Depth First Search)

基本思想: 

递归实现:

(1)访问顶点v,打印节点;

(2)遍历v的子节点w,while(w存在),递归执行该节点;

代码:

  /布尔型数组Visited[]初始化成false
  void DFS(Vetex v)
  {
  Visited[v] = true;
  for each w adjacent to v
   if (!Visited[w])
  DFS(w);
  }

非递归实现:

(1)访问顶点v,顶点v入栈S,打印输出顶点,visited[v]=1

(2)while(栈S非空)

x=栈S的顶元素(不出栈);

if(存在并找到未被访问的x的子结点w)

  访问w,打印输出,visited[w]=1;w进栈;

else

  x出栈;

注:visited[x]=1,标记该节点已被访问

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