bfs和dfs算法原理数据结构,有向图的dfs和bfs序列

　　举例说明BFS算法和DFS算法BFS算法的概念和实现过程Python代码实现

　　Bf算法

　　BFS类似于树的层次遍历过程。它从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点都被访问，算法将被中止。

　　放弃空间，改变时间。

　　算法队列（先进先出）

　　1.创建一个空队列(用于存储节点)和一个空访问列表(用于存储已访问的节点)

　　2.在队列和访问中依次添加起点和邻点。

　　3.poo队列中的第一个节点，并从图中获得该节点的相邻点。

　　4.当邻居不在访问中时，将邻居添加到队列中并进行访问。

　　5.出现输出弹出的节点

　　6.重复3、4和5，直到队列为空。

　　实现过程如图所示，从。

　　1.一个队列

　　2.当A从队列中出来时，A的邻居节点B、C和D进入队列。

　　3.当B出队列时，相邻节点A的E和F，B的E和F排队。

　　4.当C出队列时，C的邻居节点A，D，F，G，其中G不排队，进入队列。

　　5.D出列时，D的邻居节点A、C、G都在队列中。

　　6.出了E列，邻节点都在列中。

　　7.在F列之外，所有相邻节点都在该列中。

　　8.在G列之外，所有相邻节点都在该列中。

　　结果是

　　Python代码的安装用字典结构来表示。

　　graph={ A : [B ， C ， D]， B : [A ， e ， F]， C : [A ， D ， F

　　Deffs (start，graph):queue=[]visit=[]queue . append(start)visit . append(start)while queue 3360 node=queue . pop(0)

　　算法DFS沿着树的深度遍历树的节点，

　　选择一条路径到底，追踪所有子节点，达到全局搜索的目的。

　　算法栈（先进后出）

　　类似于BFS，但有一点变化。

　　1.创建一个空堆栈stack(存储节点)和一个空列表visit(存储已访问的节点)。

　　2.将起点和相邻点叠加，依次访问。

　　3.最后，进入poo堆栈的节点从图中获得其节点的相邻点

　　4.当相邻点不在访问中时，将相邻点添加到堆栈并访问。

　　5.出现输出弹出的节点

　　6.重复3、4和5，直到堆栈为空。

　　实现过程如图所示，从。

　　1、a入栈

　　2.当A离开堆栈时，A的相邻节点B、C和D进入堆栈。

　　3.当D出栈时，未入栈的G在D的相邻节点A、C、G中入栈。

　　4.当G离开堆栈时，G的邻居节点C和D已经进入堆栈。

　　5.当C离开堆栈时，不在C的相邻节点A、D、F、G中的F进入堆栈。

　　6.离开F栈，相邻节点已经进入栈。

　　7.出B栈，相邻节点E入栈。

　　8.退出电子堆栈

　　结果是

　　Python代码是graph={ A: [B ， C ， D]， B: [A ， e ， F]， C: [A， D]graph)3360 stack=[]visit=[]stack . append(start)visit . append(start)while stack:node=stack . pop)nop for iin nodes 3360 ifinoinvisit 360 ststats

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