深度优先搜索示例代码

深度优先搜索示例代码
深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它通过从根节点或某个指定节点开始，尽可能深地探索每个分支，直到找到目标节点或到达叶子节点为止。

本文将给出一个深度优先搜索的示例代码，帮助读者理解算法的实现过程。

示例代码如下：
```
class Graph:
def __init__(self):
self.graph = {}
def add_edge(self, vertex, edge):
if vertex in self.graph:
self.graph[vertex].append(edge)
else:
self.graph[vertex] = [edge]
def dfs(self, start):
visited = set()
self.dfs_helper(start, visited)
def dfs_helper(self, vertex, visited):
visited.add(vertex)
print(vertex)
if vertex in self.graph:
for neighbor in self.graph[vertex]:
if neighbor not in visited:
self.dfs_helper(neighbor, visited)
```
在示例代码中，首先定义了一个`Graph`类，用于表示图结构。

`Graph`类包含了两个方法：`add_edge`用于添加边，`dfs`用于执行深度
优先搜索。

`add_edge`方法用于向图中添加边，其中`vertex`表示起始节点，`edge`表示目标节点。

`dfs`方法用于执行深度优先搜索，其中`start`表示搜索的起始节点。

在深度优先搜索的实现中，我们使用了一个`visited`集合来记录已经访问过的节点，避免重复访问。

`dfs_helper`方法用于递归地进行深度
优先搜索，其中`vertex`表示当前访问的节点，`visited`表示已访问节点
的集合。

在每次访问一个节点时，我们将其加入`visited`集合，并输出
节点的值。

然后，我们遍历当前节点的邻居节点，如果邻居节点没有
被访问过，则继续递归地调用`dfs_helper`方法进行深度优先搜索。

使用示例代码进行深度优先搜索时，首先需要创建一个`Graph`对象，并调用`add_edge`方法添加边。

然后，调用`dfs`方法进行深度优先搜索，传入起始节点作为参数。

搜索过程中，已访问的节点会被输出。

下面是一个使用示例代码进行深度优先搜索的示例：
```
g = Graph()
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(1, 3)
g.add_edge(2, 4)
g.add_edge(2, 5)
g.add_edge(3, 6)
g.dfs(1)
```
以上示例中，我们创建了一个包含6个节点的图，并添加了一些边。

然后，我们从节点1开始进行深度优先搜索，输出访问的节点值。

搜
索结果为：1, 2, 4, 5, 3, 6。

深度优先搜索是一种常用的图遍历算法，可用于解决许多与图相关
的问题，比如找到图中的路径或环路，判断图的连通性等。

通过理解
并掌握深度优先搜索的原理和实现，我们可以更好地应用该算法解决
实际问题。

本文给出了一个深度优先搜索的示例代码，读者可以根据需要将其
应用到自己的问题中。

同时，也可以根据示例代码的结构和思路，自
行修改和扩展，以满足实际需求。

希望本文能帮助读者更好地理解和应用深度优先搜索算法。