第七章--图的深度优先遍历
深度优先遍历的算法
深度优先遍历的算法深度优先遍历（Depth-First Search，DFS）是一种用来遍历或树或图的算法。
它以一个起始节点开始，沿着路径尽可能深地，直到到达最深处或无法继续为止，然后回溯到上一个节点，继续其他路径。
DFS通过栈来实现，每次访问一个节点时，将其标记为已访问，并将其相邻的未访问节点压入栈中。
然后从栈中弹出节点，重复这个过程，直到栈为空为止。
1.创建一个栈，用来存储待访问的节点。
2.将起始节点标记为已访问，并将其压入栈中。
3.当栈不为空时，执行以下步骤：-弹出栈顶节点，并输出该节点的值。
-将该节点的未访问的相邻节点标记为已访问，并将其压入栈中。
4.重复步骤3，直到栈为空为止。
-深度优先遍历是一种先序遍历，即先访问节点本身，然后访问其子节点。
-深度优先遍历可以用来求解连通图、查找路径等问题。
-深度优先遍历的时间复杂度为O(V+E)，其中V为节点数，E为边数。
1.求解连通图：深度优先遍历可以用来判断一个图是否连通，即从一个节点是否能够访问到所有其他节点。
2.查找路径：深度优先遍历可以找到两个节点之间的路径。
当遇到目标节点时，即可停止遍历，返回路径结果。
3.拓扑排序：深度优先遍历可以进行拓扑排序，即将有依赖关系的任务按一定的顺序排列。
深度优先遍历的实现可以通过递归或迭代方式来完成。
递归方式更加简洁，但在处理大规模图时可能导致栈溢出。
迭代方式则可以采用栈来避免栈溢出问题。
无论是递归方式还是迭代方式，其核心思想都是通过访问节点的相邻节点来进行深入，直至遍历完整个图或树的节点。
总而言之，深度优先遍历是一种常用的图遍历算法，它以一种深入优先的方式遍历路径。
在实际应用中，深度优先遍历可以用来求解连通图、查找路径和拓扑排序等问题，是图算法中的重要工具之一。
第7章图的深度和广度优先搜索遍历算法
和树的遍历类似，我们希望从图中某顶点出发对图中每个顶点访问一次，而且只访问 一次，这一过程称为图的遍历(traversing graph)。 本节介绍两种遍历图的规则：深度优先搜索和广度优先搜索。 这两种方法既适用于无向图，也适用于有向图。
7.3.1 深度优先搜索遍历 一．思路： 从图中某一点（如A）开始，先访问这一点，然后任选它的一个邻点（如V0） 访问，访问完该点后，再任选这个点V0的一个邻点 （ 如 W ）访问，如此向 纵深方向访问。直到某个点没有其他未访问的邻点为止，则返回到前一个点。 再任选它的另一个未访问过的邻点 （ 如X ）继续重复上述过程的访问，直到全 部点访问完为止。 图(a)的遍历的结果:V1V2V4V8V5V3V6V7 或V1V3V7V6V2V5V8V4
p
v0 w x v 1
V
0
v 2
V
0
typedef struct {VEXNODE adjlist［MAXLEN］; // 邻接链表表头向量 int vexnum, arcnum; // 顶点数和边数 int kind; // 图的类型 }ADJGRAPH;
W W
X
X
7.3.2 广度优先搜索遍历 一.思路：
V
0
A V
0
W W
XXΒιβλιοθήκη 二．深度优先搜索算法的文字描述： 算法中设一数组visited，表示顶点是否访问过的标志。数组长度为 图的顶点数，初值均置为0，表示顶点均未被访问，当Vi被访问过，即 将visitsd对应分量置为1。将该数组设为全局变量。 { 确定从G中某一顶点V0出发，访问V0； visited［V0］ = 1； 找出G中V0的第一个邻接顶点->w； while (w存在) do { if visited［w］ == 0 继续进行深度优先搜索； 找出G中V0的下一个邻接顶点->w；} }
数据结构第七章：图
例
a c G1
b d
vexdata firstarc adjvex next 1 4 ^ a 2 3 4 b c d 1 1 3 ^ ^ ^
19
7.3 图的遍历
深度优先遍历(DFS) 深度优先遍历
方法：从图的某一顶点 出发，访问此顶点； 方法：从图的某一顶点V0出发，访问此顶点；然后依 次从V 的未被访问的邻接点出发，深度优先遍历图， 次从 0的未被访问的邻接点出发，深度优先遍历图， 直至图中所有和V 相通的顶点都被访问到； 直至图中所有和 0相通的顶点都被访问到；若此时图 中尚有顶点未被访问， 中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未被访问的顶 点作起点，重复上述过程， 点作起点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访 问为止。 问为止。
ω ij , 若(v i , v j )或 < v i , v j >∈ E(G) A[i, j ] = 0，其它
11
例
1 3
5
2
8 4 7 5 1 6 3 4 2
0 5 7 0 3
5 0 0 4 8
7 0 0 2 1
0 4 2 0 6
3 8 1 6 0
12
关联矩阵——表示顶点与边的关联关系的矩阵 表示顶点与边的关联关系的矩阵 关联矩阵
1
7.1 图的定义和术语
是由两个集合V(G)和E(G)组成的 组成的, 图(Graph)——图G是由两个集合 图 是由两个集合 和 组成的 记为G=(V,E) 记为
其中： 其中：V(G)是顶点的非空有限集 是顶点的非空有限集 E(G)是边的有限集合，边是顶点的无序对或有序对 是边的有限集合， 是边的有限集合
有向图——有向图 是由两个集合 有向图G是由两个集合 有向图 有向图 是由两个集合V(G)和E(G)组成的 和 组成的
数据结构课设——有向图的深度、广度优先遍历及拓扑排序
数据结构课设——有向图的深度、⼴度优先遍历及拓扑排序任务：给定⼀个有向图，实现图的深度优先, ⼴度优先遍历算法，拓扑有序序列，并输出相关结果。
功能要求：输⼊图的基本信息，并建⽴图存储结构（有相应提⽰），输出遍历序列，然后进⾏拓扑排序，并测试该图是否为有向⽆环图，并输出拓扑序列。
按照惯例，先上代码，注释超详细：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>#pragma warning(disable:4996)#define Max 20//定义数组元素最⼤个数（顶点最⼤个数）typedef struct node//边表结点{int adjvex;//该边所指向结点对应的下标struct node* next;//该边所指向下⼀个结点的指针}eNode;typedef struct headnode//顶点表结点{int in;//顶点⼊度char vertex;//顶点数据eNode* firstedge;//指向第⼀条边的指针，边表头指针}hNode;typedef struct//邻接表（图）{hNode adjlist[Max];//以数组的形式存储int n, e;//顶点数，边数}linkG;//以邻接表的存储结构创建图linkG* creat(linkG* g){int i, k;eNode* s;//边表结点int n1, e1;char ch;g = (linkG*)malloc(sizeof(linkG));//申请结点空间printf("请输⼊顶点数和边数：");scanf("%d%d", &n1, &e1);g->n = n1;g->e = e1;printf("顶点数：%d 边数：%d\n", g->n, g->e);printf("请输⼊顶点信息（字母）：");getchar();//因为接下来要输⼊字符串，所以getchar⽤于承接上⼀条命令的结束符for (i = 0; i < n1; i++){scanf("%c", &ch);g->adjlist[i].vertex = ch;//获得该顶点数据g->adjlist[i].firstedge = NULL;//第⼀条边设为空}printf("\n打印顶点下标及顶点数据：\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//循环打印顶点下标及顶点数据{printf("顶点下标：%d 顶点数据：%c\n", i, g->adjlist[i].vertex);}getchar();int i1, j1;//相连接的两个顶点序号for (k = 0; k < e1; k++)//建⽴边表{printf("请输⼊对<i,j>（空格分隔）：");scanf("%d%d", &i1, &j1);s = (eNode*)malloc(sizeof(eNode));//申请边结点空间s->adjvex = j1;//边所指向结点的位置，下标为j1s->next = g->adjlist[i1].firstedge;//将当前s的指针指向当前顶点上指向的结点g->adjlist[i1].firstedge = s;//将当前顶点的指针指向s}return g;//返回指针g}int visited[Max];//标记是否访问void DFS(linkG* g, int i)//深度优先遍历{eNode* p;printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已访问过的顶点visited值改为1p = g->adjlist[i].firstedge;//p指向顶点i的第⼀条边while (p)//p不为NULL时（边存在）{if (visited[p->adjvex] != 1)//如果没有被访问DFS(g, p->adjvex);//递归}p = p->next;//p指向下⼀个结点}}void DFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("深度优先遍历;\n");//printf("%d\n",g->n);for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问{DFS(g, i);//调⽤DFS函数}}}void BFS(linkG* g, int i)//⼴度优先遍历{int j;eNode* p;int q[Max], front = 0, rear = 0;//建⽴顺序队列⽤来存储，并初始化printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已经访问过的改成1rear = (rear + 1) % Max;//普通顺序队列的话，这⾥是rear++q[rear] = i;//当前顶点（下标）队尾进队while (front != rear)//队列⾮空{front = (front + 1) % Max;//循环队列，顶点出队j = q[front];p = g->adjlist[j].firstedge;//p指向出队顶点j的第⼀条边while (p != NULL){if (visited[p->adjvex] == 0)//如果未被访问{printf("%c ", g->adjlist[p->adjvex].vertex);visited[p->adjvex] = 1;//将该顶点标记数组值改为1rear = (rear + 1) % Max;//循环队列q[rear] = p->adjvex;//该顶点进队}p = p->next;//指向下⼀个结点}}}void BFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("⼴度优先遍历：\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问过{BFS(g, i);//调⽤BFS函数}}}//因为拓扑排序要求⼊度为0，所以需要先求出每个顶点的⼊度void inDegree(linkG* g)//求图顶点⼊度{eNode* p;int i;for (i = 0; i < g->n; i++)//循环将顶点⼊度初始化为0{g->adjlist[i].in = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//循环每个顶点{p = g->adjlist[i].firstedge;//获取第i个链表第1个边结点指针while (p != NULL)///当p不为空（边存在）{g->adjlist[p->adjvex].in++;//该边终点结点⼊度+1p = p->next;//p指向下⼀个边结点}printf("顶点%c的⼊度为：%d\n", g->adjlist[i].vertex, g->adjlist[i].in);}void topo_sort(linkG *g)//拓扑排序{eNode* p;int i, k, gettop;int top = 0;//⽤于栈指针的下标索引int count = 0;//⽤于统计输出顶点的个数int* stack=(int *)malloc(g->n*sizeof(int));//⽤于存储⼊度为0的顶点for (i=0;i<g->n;i++)//第⼀次搜索⼊度为0的顶点{if (g->adjlist[i].in==0){stack[++top] = i;//将⼊度为0的顶点进栈}}while (top!=0)//当栈不为空时{gettop = stack[top--];//出栈,并保存栈顶元素（下标）printf("%c ",g->adjlist[gettop].vertex);count++;//统计顶点//接下来是将邻接点的⼊度减⼀，并判断该点⼊度是否为0p = g->adjlist[gettop].firstedge;//p指向该顶点的第⼀条边的指针while (p)//当p不为空时{k = p->adjvex;//相连接的顶点（下标）g->adjlist[k].in--;//该顶点⼊度减⼀if (g->adjlist[k].in==0){stack[++top] = k;//如果⼊度为0，则进栈}p = p->next;//指向下⼀条边}}if (count<g->n)//如果输出的顶点数少于总顶点数，则表⽰有环{printf("\n有回路！\n");}free(stack);//释放空间}void menu()//菜单{system("cls");//清屏函数printf("************************************************\n");printf("* 1.建⽴图 *\n");printf("* 2.深度优先遍历 *\n");printf("* 3.⼴度优先遍历 *\n");printf("* 4.求出顶点⼊度 *\n");printf("* 5.拓扑排序 *\n");printf("* 6.退出 *\n");printf("************************************************\n");}int main(){linkG* g = NULL;int c;while (1){menu();printf("请选择：");scanf("%d", &c);switch (c){case1:g = creat(g); system("pause");break;case2:DFSTravel(g); system("pause");break;case3:BFSTravel(g); system("pause");break;case4:inDegree(g); system("pause");break;case5:topo_sort(g); system("pause");break;case6:exit(0);break;}}return0;}实验⽤图:运⾏结果：关于深度优先遍历 a.从图中某个顶点v 出发，访问v 。
第7章-2-(7.3图的遍历)
v2 v3
2 v2
v1 v4
v5
3 V3
v1 v6
v7
4 V4 v2 v8
5 v5 6 v6 7 v7 8 v8
v2 v8 v3 v7 v3 v6 v4 v5
v,1
v,2
v1 v,4
v5
v1
v2
v,8
v4
v,5
v2
v8
v,3
v,6
v7
0
1 v1
v2 v3
2 v2
v1 v4
v5
3 V3
v1 v6
v7
v,6
v7
v2
v,8
v3
v,7
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0
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v2 v3
2 v2
v1 v4
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3 V3
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4 V4 v2 v8
5 v5 6 v6 7 v7 8 v8
v2 v8 v3 v7 v3 v6 v4 v5
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v,2
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v1 v,4
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v3
3 V3
v1 v6
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4 V4 v2 v8
5 v5
v2 v8
v1 v,4
v5
v2
v,8
6 v6 7 v7 8 v8
v3 v7 v3 v6 v4 v5
v4
v,5
v2
v8
0
v,1
1 v1
v2 v3
2 v2
v1 v4
算法设计：深度优先遍历和广度优先遍历
算法设计：深度优先遍历和广度优先遍历实现深度优先遍历过程1、图的遍历和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。
它是许多图的算法的基础。
深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。
它们对无向图和有向图均适用。
注意：以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。
2、布尔向量visited[0．．n-1]的设置图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。
在访问了某顶点之后，又可能顺着某条回路又回到了该顶点。
为了避免重复访问同一个顶点，必须记住每个已访问的顶点。
为此，可设一布尔向量visited[0．．n-1]，其初值为假，一旦访问了顶点Vi之后，便将visited[i]置为真。
--------------------------深度优先遍历(Depth-First Traversal)1．图的深度优先遍历的递归定义假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。
在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。
若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。
若此时图中仍有未访问的顶点，则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程，直至图中所有顶点均已被访问为止。
图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。
采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。
这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。
相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。
2、深度优先搜索的过程设x是当前被访问顶点，在对x做过访问标记后，选择一条从x出发的未检测过的边(x，y)。
若发现顶点y已访问过，则重新选择另一条从x出发的未检测过的边，否则沿边(x，y)到达未曾访问过的y，对y访问并将其标记为已访问过；然后从y开始搜索，直到搜索完从y出发的所有路径，即访问完所有从y出发可达的顶点之后，才回溯到顶点x，并且再选择一条从x出发的未检测过的边。
数据结构第7章-答案
一、单选题C01、在一个图中，所有顶点的度数之和等于图的边数的倍。
A)1/2 B)1 C)2 D)4B02、在一个有向图中，所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和的倍。
A)1/2 B)1 C)2 D)4B03、有8个结点的无向图最多有条边。
A)14 B)28 C)56 D)112C04、有8个结点的无向连通图最少有条边。
A)5 B)6 C)7 D)8C05、有8个结点的有向完全图有条边。
A)14 B)28 C)56 D)112B06、用邻接表表示图进行广度优先遍历时，通常是采用来实现算法的。
A)栈 B)队列 C)树 D)图A07、用邻接表表示图进行深度优先遍历时，通常是采用来实现算法的。
A)栈 B)队列 C)树 D)图A08、一个含n个顶点和e条弧的有向图以邻接矩阵表示法为存储结构，则计算该有向图中某个顶点出度的时间复杂度为。
A)O(n) B)O(e) C)O(n+e) D)O(n2)C09、已知图的邻接矩阵，根据算法思想，则从顶点0出发按深度优先遍历的结点序列是。
A)0 2 4 3 1 5 6 B)0 1 3 6 5 4 2 C)0 1 3 4 2 5 6 D)0 3 6 1 5 4 2B10、已知图的邻接矩阵同上题，根据算法，则从顶点0出发，按广度优先遍历的结点序列是。
A)0 2 4 3 6 5 1 B)0 1 2 3 4 6 5 C)0 4 2 3 1 5 6 D)0 1 3 4 2 5 6D11、已知图的邻接表如下所示，根据算法，则从顶点0出发按深度优先遍历的结点序列是。
A)0 1 3 2 B)0 2 3 1 C)0 3 2 1 D)0 1 2 3A12、已知图的邻接表如下所示，根据算法，则从顶点0出发按广度优先遍历的结点序列是。
A)0 3 2 1 B)0 1 2 3 C)0 1 3 2 D)0 3 1 2A13、图的深度优先遍历类似于二叉树的。
A)先序遍历 B)中序遍历 C)后序遍历 D)层次遍历D14、图的广度优先遍历类似于二叉树的。
数据结构第七章课后习题答案 (1)
7_1对于图题7.1（P235）的无向图，给出：（1）表示该图的邻接矩阵。
（2）表示该图的邻接表。
（3）图中每个顶点的度。
解：（1）邻接矩阵：0111000100110010010101110111010100100110010001110（2）邻接表：1：2----3----4----NULL;2: 1----4----5----NULL;3: 1----4----6----NULL;4: 1----2----3----5----6----7----NULL;5: 2----4----7----NULL;6: 3----4----7----NULL;7: 4----5----6----NULL;（3）图中每个顶点的度分别为：3，3，3，6，3，3，3。
7_2对于图题7.1的无向图，给出：（1）从顶点1出发，按深度优先搜索法遍历图时所得到的顶点序（2）从顶点1出发，按广度优先法搜索法遍历图时所得到的顶点序列。
（1）DFS法：存储结构：本题采用邻接表作为图的存储结构，邻接表中的各个链表的结点形式由类型L_NODE规定，而各个链表的头指针存放在数组head中。
数组e中的元素e[0],e[1],…..,e[m-1]给出图中的m条边，e中结点形式由类型E_NODE规定。
visit[i]数组用来表示顶点i是否被访问过。
遍历前置visit各元素为0，若顶点i被访问过,则置visit[i]为1.算法分析：首先访问出发顶点v.接着，选择一个与v相邻接且未被访问过的的顶点w访问之，再从w 开始进行深度优先搜索。
每当到达一个其所有相邻接的顶点都被访问过的顶点，就从最后访问的顶点开始，依次退回到尚有邻接顶点未曾访问过的顶点u,并从u开始进行深度优先搜索。
这个过程进行到所有顶点都被访问过，或从任何一个已访问过的顶点出发，再也无法到达未曾访问过的顶点，则搜索过程就结束。
另一方面，先建立一个相应的具有n个顶点,m条边的无向图的邻接表。
第7章-图练习题及标准答案
第七章 图一、单选题（ C ）1. 在一个图中，所有顶点的度数之和等于图的边数的 倍。
A ．1/2 B. 1 C. 2 D. 42. 在一个有向图中，所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和的（ B ）倍。
A ．1/2 B. 1 C. 2 D. 4 （B ）3. 有8个结点的无向图最多有 条边。
A ．14 B. 28 C. 56 D. 112 （ A ）一个n 个顶点的连通无向图，其边的个数至少为（ ）。
A ．n-1B ．nC ．n+1D ．nlogn ； （ C ）5. 有8个结点的有向完全图有 条边。
A ．14 B. 28 C. 56 D. 112 （B ）6. 用邻接表表示图进行广度优先遍历时，通常是采用 来实现算法的。
A ．栈 B. 队列 C. 树 D. 图 （ A ）7. 用邻接表表示图进行深度优先遍历时，通常是采用 来实现算法的。
A ．栈 B. 队列 C. 树 D. 图8. 下面关于求关键路径的说法不正确的是（ C ）。
A ．求关键路径是以拓扑排序为基础的B ．一个事件的最早开始时间同以该事件为尾的弧的活动最早开始时间相同C ．一个事件的最迟开始时间为以该事件为尾的弧的活动最迟开始时间与该活动的持续时间的差D ．关键活动一定位于关键路径上9. 已知图的邻接矩阵如下，根据算法思想，则从顶点0出发，按深度优先遍历的结点序列是（ D ）A ． 0 2 4 3 1 5 6 B. 0 1 3 5 6 4 2 C. 0 4 2 3 1 6 5 D. 0 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡01000111011000010110101100110010001100100110111101 3 42 5 610、设数据结构A=(D，R)，其中D={1，2，3，4}，R={r}，r={<1，2>，<2，3>，<3，4>，<4，1>，<4,2>}，则数据结构A是（C ）。
数据结构-第7章图答案
7.3 图的遍历 从图中某个顶点出发游历图，访遍图中其余顶点， 并且使图中的每个顶点仅被访问一次的过程。 一、深度优先搜索 从图中某个顶点V0 出发，访问此顶点，然后依次 从V0的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍 历图，直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访 问到，若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中 一个未曾被访问的顶点作起始点，重复上述过程， 直至图中所有顶点都被访问到为止。
void BFSTraverse(Graph G, Status (*Visit)(int v)) { // 按广度优先非递归遍历图G。使用辅助队列Q和访问标志数组 visited。 for (v=0; v<G.vexnum; ++v) visited[v] = FALSE; InitQueue(Q); // 置空的辅助队列Q for ( v=0; v<G.vexnum; ++v ) if ( !visited[v]) { // v尚未访问 EnQueue(Q, v); // v入队列 while (!QueueEmpty(Q)) { DeQueue(Q, u); // 队头元素出队并置为u visited[u] = TRUE; Visit(u); // 访问u for ( w=FirstAdjVex(G, u); w!=0; w=NextAdjVex(G, u, w) ) if ( ! visited[w]) EnQueue(Q, w); // u的尚未访问的邻接顶点w入队列Q
4。邻接多重表
边结点
mark ivex
顶点结点
ilink
jvex
jlink
info
data
firstedge
#define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef emnu {unvisited, visited} VisitIf; typedef struct Ebox { VisitIf mark; // 访问标记 int ivex, jvex; // 该边依附的两个顶点的位置 struct EBox *ilink, *jlink; // 分别指向依附这两个顶点的下一条 边 InfoType *info; // 该边信息指针 } EBox; typedef struct VexBox { VertexType data; EBox *firstedge; // 指向第一条依附该顶点的边 } VexBox; typedef struct { VexBox adjmulist[MAX_VERTEX_NUM]; int vexnum, edgenum; // 无向图的当前顶点数和边数 } AMLGraph;
第七章 图
顶点结点结构
顶点值域 指针域 指针域
tailvex headvex hlink
tlink
info
弧结点结构
弧尾结点 弧头结点 指针域 指针域 弧上信息
A B
C
在十字链表中容易求 得顶点的出度和入度
0 A
0 1
∧
2 0∧∧
1 B 2 C
2 1∧
0 2∧∧
图的遍历方法有两种： 深度优先搜索和广度优先搜索
7.3.1 深度优先搜索
按照深度方向搜索 ，它类似于树的先根遍历。 深度优先算法的基本思想是： （1）从图中某个顶点v0出发，首先访问v0。 （2）找出刚访问过的顶点vi的第一个未被访问 的邻接点，然后访问该顶点。重复此步骤，直 到当前的顶点没有未被访问的邻接点为止。 （3）返回前一个访问过的顶点，找出该顶点的 下一个未被访问的邻接点，访问该顶点。转2。
一、图的数组(邻接矩阵)存储表示 二、图的邻接表存储表示
三、有向图的十字链表存储表示 四、无向图的邻接多重表存储表示
一、图的数组(邻接矩阵)表示法
所谓邻接矩阵（Adjacency Matrix）的存 储结构，就是用一维数组存储图中顶点的信息， 用矩阵表示图中各顶点之间的邻接关系。假设 图G＝（V，E）有n个确定的顶点，即V＝ {v0,v1,…,vn-1},则表示G中各顶点相邻关系为一 个n×n的矩阵
遍 历
DFSTraverse(G, v, Visit());
//从顶点v起深度优先遍历图G，并对每 //个顶点调用函数Visit一次且仅一次。
BFSTraverse(G, v, Visit());
//从顶点v起广度优先遍历图G，并对每 //个顶点调用函数Visit一次且仅一次。
《数据结构》第 7 章 图
v3
v4 v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5
注
一个图可以有许多棵不同的生成树。 所有生成树具有以下共同特点： 生成树的顶点个数与图的顶点个数相同； 生成树是图的极小连通子图； 一个有 n 个顶点的连通图的生成树有 n-1 条边； 生成树中任意两个顶点间的路径是唯一的； 在生成树中再加一条边必然形成回路。 含 n 个顶点 n-1 条边的图不一定是生成树。
A1 = {< v1, v2>, < v1, v3>, < v3, v4>, < v4, v1>} v1 v2
有向图
v3
v4
制作：计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构 边：若 <v, w>∈VR 必有<w, v>∈VR，则以 无序对 (v, w) 代表这两个有序对，表示 v 和 w 之 间的一条边，此时的图称为无向图。 G2 = (V2, E2) V2 = {v1, v2, v3, v4, v5}
第七章 图
E2 = {(v1, v2), (v1, v4), (v2, v3), (v2, v5) , (v3, v4), (v3, v5)} v1
G2
v3
v2
无向图
v4
v5
制作：计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构
第七章 图
例：两个城市 A 和 B ，如果 A 和 B 之间的连线的涵义是 表示两个城市的距离，则<A, B> 和 <B, A> 是相同的， 用 (A, B) 表示。 如果 A 和 B 之间的连线的涵义是表示两城市之 间人口流动的情况，则 <A, B> 和 <B, A> 是不同的。 北京 <北京，上海> (北京，上海) <上海，北京> <北京，上海> 北京 上海 上海
浅析深度优先和广度优先遍历实现过程、区别及使用场景
浅析深度优先和⼴度优先遍历实现过程、区别及使⽤场景⼀、什么是深度/⼴度优先遍历？ 深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），⼴度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种⽅式。
这两种遍历⽅式有什么不同呢？我们来举个栗⼦： 我们来到⼀个游乐场，游乐场⾥有11个景点。
我们从景点0开始，要玩遍游乐场的所有景点，可以有什么样的游玩次序呢？1、深度优先遍历 第⼀种是⼀头扎到底的玩法。
我们选择⼀条⽀路，尽可能不断地深⼊，如果遇到死路就往回退，回退过程中如果遇到没探索过的⽀路，就进⼊该⽀路继续深⼊。
在图中，我们⾸先选择景点1的这条路，继续深⼊到景点7、景点8，终于发现⾛不动了： 于是，我们退回到景点7，然后探索景点10，⼜⾛到了死胡同。
于是，退回到景点1，探索景点9： 按照这个思路，我们再退回到景点0，后续依次探索景点2、3、5、4、发现相邻的都玩过了，再回退到3，再接着玩6，终于玩遍了整个游乐场： 具体次序如下图，景点旁边的数字代表探索次序。
当然还可以有别的排法。
像这样先深⼊探索，⾛到头再回退寻找其他出路的遍历⽅式，就叫做深度优先遍历（DFS）。
这⽅式看起来很像⼆叉树的前序遍历。
没错，其实⼆叉树的前序、中序、后序遍历，本质上也可以认为是深度优先遍历。
2、⼴度优先遍历 除了像深度优先遍历这样⼀头扎到底的玩法以外，我们还有另⼀种玩法：⾸先把起点相邻的⼏个景点玩遍，然后去玩距离起点稍远⼀些（隔⼀层）的景点，然后再去玩距离起点更远⼀些（隔两层）的景点… 在图中，我们⾸先探索景点0的相邻景点1、2、3、4： 接着，我们探索与景点0相隔⼀层的景点7、9、5、6： 最后，我们探索与景点0相隔两层的景点8、10： 像这样⼀层⼀层由内⽽外的遍历⽅式，就叫做⼴度优先遍历（BFS）。
这⽅式看起来很像⼆叉树的层序遍历。
没错，其实⼆叉树的层序遍历，本质上也可以认为是⼴度优先遍历。
数据结构考试题库含答案
数据结构考试题库含答案数据结构考试题库含答案Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】数据结构习题集含答案目录选择题第一章绪论1.数据结构这门学科是针对什么问题而产生的（A ）A、针对非数值计算的程序设计问题B、针对数值计算的程序设计问题C、数值计算与非数值计算的问题都针对D、两者都不针对2.数据结构这门学科的研究内容下面选项最准确的是（D ）A、研究数据对象和数据之间的关系B、研究数据对象C、研究数据对象和数据的操作D、研究数据对象、数据之间的关系和操作3.某班级的学生成绩表中查得张三同学的各科成绩记录，其中数据结构考了90分，那么下面关于数据对象、数据元素、数据项描述正确的是（C ）A、某班级的学生成绩表是数据元素，90分是数据项B、某班级的学生成绩表是数据对象，90分是数据元素C、某班级的学生成绩表是数据对象，90分是数据项D、某班级的学生成绩表是数据元素，90分是数据元素4.*数据结构是指（A ）。
A、数据元素的组织形式B、数据类型C、数据存储结构D、数据定义5.数据在计算机存储器内表示时，物理地址与逻辑地址不相同，称之为（C ）。
A、存储结构B、逻辑结构C、链式存储结构D、顺序存储结构6.算法分析的目的是（C ）A、找出数据的合理性B、研究算法中的输入和输出关系C、分析算法效率以求改进D、分析算法的易懂性和文档型性7.算法分析的主要方法（A ）。
A、空间复杂度和时间复杂度B、正确性和简明性C、可读性和文档性D、数据复杂性和程序复杂性8.计算机内部处理的基本单元是（B ）A、数据B、数据元素C、数据项D、数据库9.数据在计算机内有链式和顺序两种存储方式，在存储空间使用的灵活性上，链式存储比顺序存储要（B ）。
A、低B、高C、相同D、不好说10.算法的时间复杂度取决于（ C ）A 、问题的规模B、待处理数据的初始状态C、问题的规模和待处理数据的初始状态D、不好说11.数据结构既研究数据的逻辑结构，又研究物理结构，这种观点（B ）。
图的遍历(深度优先遍历和广度优先遍历)
遍历规则 从图中某结点v0出发，深度优先遍历（DFS: Depth First Search）图的规则为： 访问v0； 对v0的各个出点v01，v02，…，v0m，每次从它们中按一定方式（也可任选）选取一个未被访问过的结点，从该结点出发按深度优先遍历方式遍历。 然，因为我们没有规定对出点的遍历次序，所以，图的深度优先遍历结果一般不唯一。
20.2 深度优先遍历
例如，对图 20‑1给出的有向图与无向图，一些遍历结果（结点访问次序）为： 左图：从1出发：1，2，4，5；或1，5，2，4 从2出发：2，1，5，4；或2，4，1，5 右图：从a出发：a，b，c，d；或a，b，d，c; … …
A 如果不想让visited或top做为函数参数，也可以在函数中将其定义为static型量。但是，这样的程序是不可再入的，即函数再次被调用时，static型的量也不重新初始化，造成错误！
上面函数中的参数visited和top实质上是中间变量，只是为了避免在递归调用时重新初始化而放在参数表中，造成使用的不方便，为此，做个包装程序： long DFS1(int g[][CNST_NumNodes], long n, long v0, long *resu ) { char *visited; long top=0; visited = new char[n]; for (long i=0; i<n; i++) visited[i]=0; long num=DFS1( g, n, v0, visited, resu, top ); delete visited; return num; }
深度优先遍历非递归算法的一般性描述。
long DFS_NR(图g，结点v0)
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数据结构 习题 第七章 图 答案
第7章图二.判断题部分答案解释如下。
2. 不一定是连通图，可能有若干连通分量 11. 对称矩阵可存储上（下）三角矩阵14．只有有向完全图的邻接矩阵是对称的 16. 邻接矩阵中元素值可以存储权值21. 只有无向连通图才有生成树 22. 最小生成树不唯一，但最小生成树上权值之和相等26. 是自由树，即根结点不确定35. 对有向无环图，拓扑排序成功；否则，图中有环，不能说算法不适合。
42. AOV网是用顶点代表活动，弧表示活动间的优先关系的有向图,叫顶点表示活动的网。
45. 能求出关键路径的AOE网一定是有向无环图46. 只有该关键活动为各关键路径所共有，且减少它尚不能改变关键路径的前提下，才可缩短工期。
48．按着定义，AOE网中关键路径是从“源点”到“汇点”路径长度最长的路径。
自然，关键路径上活动的时间延长多少，整个工程的时间也就随之延长多少。
三．填空题1.有n个顶点，n-1条边的无向连通图2.有向图的极大强连通子图3. 生成树9. 2(n-1) 10. N-1 11. n-1 12. n 13. N-1 14. n15. N16. 3 17. 2（N-1） 18. 度出度 19. 第I列非零元素个数 20.n 2e21.(1)查找顶点的邻接点的过程 (2)O(n+e) (3)O(n+e) (4)访问顶点的顺序不同 (5)队列和栈22. 深度优先 23.宽度优先遍历 24.队列25.因未给出存储结构，答案不唯一。
本题按邻接表存储结构，邻接点按字典序排列。
25题（1） 25题（2） 26.普里姆（prim ）算法和克鲁斯卡尔（Kruskal ）算法 27.克鲁斯卡尔28.边稠密 边稀疏 29. O(eloge ） 边稀疏 30.O(n 2） O(eloge) 31.(1）（V i ，V j ）边上的权值 都大的数 （2）1 负值 （3）为负 边32.(1)n-1 (2)普里姆 (3)最小生成树 33.不存在环 34.递增 负值 35.16036.O(n 2） 37. 50，经过中间顶点④ 38. 75 39.O(n+e ）40.(1）活动 （2）活动间的优先关系 （3）事件 （4）活动 边上的权代表活动持续时间41.关键路径 42.（1）某项活动以自己为先决条件 （2）荒谬 （3）死循环 43.（1）零 （2）V k 度减1，若V k 入度己减到零，则V k 顶点入栈 （3）环44.（1）p<>nil (2)visited[v]=true (3)p=g[v].firstarc (4)p=p^.nextarc45.(1)g[0].vexdata=v (2)g[j].firstin (3)g[j].firstin (4)g[i].firstout (5)g[i].firstout (6)p^.vexj (7)g[i].firstout (8)p:=p^.nexti (9)p<>nil (10)p^.vexj=j(11)firstadj(g,v 0) (12)not visited[w] (13)nextadj(g,v 0,w)46.(1)0 (2)j (3)i (4)0 (5)indegree[i]==0 (6)[vex][i] (7)k==1 (8)indegree[i]==047.(1)p^.link:=ch[u ].head (2)ch[u ].head:=p (3)top<>0 (4)j:=top (5)top:=ch[j].count(6)t:=t^.link48.（1）V1 V4 V3 V6 V2 V5(尽管图以邻接表为存储结构，但因没规定邻接点的排列，所以结果是不唯一的。
第7章图(Graphs)
7.1 图的概念及术语
v1 v3 有向边<v3, v4> V3：始点， v4: 终点 v2 v4
图的构成： • 结点集：V={v1,v2,v3,v4}, • 有向边集：E={<v1,v3>,<v1,v2>,<v3,v4>,<v4,v1>}
7.1 图的概念及术语
v1 v3 v2 v4 v1 v2
v3
为从顶点vi 到顶点 vj 的路径。 • 路径长度 –非带权图的路径长度是指此路径上的边数。 –带权图的路径长度是指路径上各边的权之和
7.1 图的概念及术语
• 简单路径 若路径上各顶点 v1,v2,...,vm 均不互相重 复, 则称这样的路径为简单路径。 • 回路 若路径上第一个顶点 v1 与最后一个顶点vm 重合, 则称这样的路径为回路或环。 • 连通图与连通分量 在无向图中, 若从顶点v1到顶 点v2有路径, 则称顶点v1与v2是连通的。 • 如果图中任意一对顶点都是连通的, 则称此图是连 通图。 • 非连通图的极大连通子图叫做连通分量.
7.1 图的概念及术语
v1
v2
v4Βιβλιοθήκη v3路径: (1) <v1, v3>, <v3, v4> (简单路径)
(2) <v1, v3>, <v3, v4>, <v4, v1> (环)
(3) <v3, v4>
7.1 图的概念及术语
• 路径: 在图 G＝(V, E) 中, 若存在边的序列 (vi, vp1)、(vp1, vp2)、...、(vpm, vj) 则称顶点序列 ( vi vp1 vp2 ... vpm vj )
v4 v5
7图的遍历
数据结构
广度优先搜索算法
void BFSTraverse(Graph G, Status (* visit)(int v)) { for(v=0; v<G.vexnum; ++v) visited[v] = FALSE; IntiQueque(Q); for(v=0; v<G.vexnum; ++v) if(!visited[v]) { visited[v] = TRUE; Visit (v); EnQueue(Q,v); while(!QueueEmpty(Q)){ DeQueue(Q,u); for(w=FirstAdjVex(G, u);w;w = NextAdjVex(G,u,w)) if(!visited[w]) {visited[w]=TRUE; visited(w); EnQueue(G,w); } } } 7 数据结构 }
void DFSTree(Graph G,int v ,CSTree &T) { //从第 个顶点出发深度优先遍历图G 建立以T //从第v个顶点出发深度优先遍历图G，建立以T为根的生成 从第v 树 visited[v]=TRUE; first=TRUE; for(w=FirstAdjVex(G,v);w>=0; w=NextAdjVex(G,v,w)) if(!visited[w]) p=(CSTree)malloc(sizeof)CSNode));//分配孩子结点 { p=(CSTree)malloc(sizeof)CSNode));//分配孩子结点 *p={GetVex(G,w),NULL,NULL}; //w 的第一个未被访问的邻接顶点， if (first) //w是v的第一个未被访问的邻接顶点，作 为 根的左孩子结点 T{ T->lchild=p; first=FALSE; } //w 的其它未被访问的邻接顶点， else { //w是v的其它未被访问的邻接顶点，作为上一 邻 接顶点的右兄弟 q->nextsibling=p; } q=p; D 从第w //从第 DFSTree(G,w,q); //从第w个顶点出发深度优先遍历 A 图 G，建立生成子树q 建立生成子树q 12 数据结构 B C E }
（转载）图的深度优先遍历非递归算法
（转载）图的深度优先遍历⾮递归算法纠结图的深度优先搜索算法好久，⾮递归算法需要⽤到栈来记录上⼀次访问的结果，但是⼤脑中反应不出来。
这⾥做⼀个记录：栈的⽤处：在这⼀步执⾏完成之后，下⼀步需要⽤到上⼀步执⾏的结果，⽤栈来实现往往是最有效的。
以下是转载的内容：深度优先遍历算法的⾮递归实现需要了解深度优先遍历的执⾏过程，设计⼀个栈来模拟递归实现中系统设置的⼯作栈，算法的伪代码描述为：假设图采⽤邻接矩阵作为存储结构，具体算法如下：[cpp]1. 深度优先遍历算法的⾮递归实现需要了解深度优先遍历的执⾏过程，设计⼀个栈来模拟递归实现中系统设置的⼯作栈，算法的伪代码描述为：2.3.4. 假设图采⽤邻接矩阵作为存储结构，具体算法如下：5.6.7. <PRE class=cpp name="code">#include<iostream>8. #include <queue>9. using namespace std;10. #define MAX_NODE 1211. bool visited[MAX_NODE] ;12. int stack[ MAX_NODE] ;13. queue<int> q;14. int Matric[MAX_NODE][MAX_NODE] =15. {16. {-1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0},17. {1,-1,1,0,1,1,0,0,0,0,0,0},18. {1,1,-1,1,0,0,0,0,0,0,0,0},19. {0,0,1,-1,1,0,0,0,0,0,1,1},20. {0,1,0,1,-1,0,0,0,0,0,0,0},21. {0,1,0,0,0,-1,0,0,0,0,1,0},22. {0,0,0,0,0,0,-1,1,1,1,0,0},23. {0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0,0,0},24. {0,0,0,0,0,0,1,0,-1,1,1,0},25. {0,0,0,0,0,0,1,0,1,-1,0,1},26. {0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,-1,0},27. {0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,-1},28. };29. void DFS( int v)30. {31. cout << " v"<< v ;32. int top = -1 ;33. visited[v] = true ;34. stack[++top] = v ;35. while ( top != -1)36. {37. v = stack[top] ;38. for (int i = 0 ; i < MAX_NODE ; i++)39. {40. if (Matric[v][i] == 1 &&!visited[i])41. {42. cout << " v" << i ;43. visited[i] = true ;44. stack[ ++top ] = i ;45. break ;46. }47. }48. if( i == MAX_NODE)49. {50. top -- ;51. }52. }53.54. }55.56.57. void BFS( int v)58. {59. int node = 0;60. q.push(v);61. visited[v] = true;62. while( !q.empty())63. {64. node = q.front();65. for ( int i = 0; i < MAX_NODE; i++ )66. {67. if ( Matric[node][i] == 1 && !visited[i])68. {69. visited[i] = true;70. q.push(i);71. }72. }73. cout <<" v" << node;74. q.pop();75. }76.77.78. }79. void Init()80. {81.82. int i = 0;83. for ( i = 0; i < MAX_NODE; i++)84. {85. visited[i] = false;86. }87. }88. int main()89. {90. Init();91. DFS( 1 ) ;92. cout << endl ;93. Init();94. BFS( 1 );95. cout << endl;96. Init();97. DFS( 6 );98. cout <<endl;99. return 0 ;100. }</PRE>101. <PRE></PRE>102. <PRE class=cpp name="code"></PRE> 深度优先遍历算法的⾮递归实现需要了解深度优先遍历的执⾏过程，设计⼀个栈来模拟递归实现中系统设置的⼯作栈，算法的伪代码描述为： 假设图采⽤邻接矩阵作为存储结构，具体算法如下：[cpp]1. #include<iostream>2. #include <queue>3. using namespace std;4. #define MAX_NODE 125. bool visited[MAX_NODE] ;6. int stack[ MAX_NODE] ;7. queue<int> q;8. int Matric[MAX_NODE][MAX_NODE] =9. {10. {-1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0},11. {1,-1,1,0,1,1,0,0,0,0,0,0},12. {1,1,-1,1,0,0,0,0,0,0,0,0},13. {0,0,1,-1,1,0,0,0,0,0,1,1},14. {0,1,0,1,-1,0,0,0,0,0,0,0},15. {0,1,0,0,0,-1,0,0,0,0,1,0},16. {0,0,0,0,0,0,-1,1,1,1,0,0},17. {0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0,0,0},18. {0,0,0,0,0,0,1,0,-1,1,1,0},19. {0,0,0,0,0,0,1,0,1,-1,0,1},20. {0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,-1,0},21. {0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,-1},22. };23. void DFS( int v)24. {25. cout << " v"<< v ;26. int top = -1 ;27. visited[v] = true ;28. stack[++top] = v ;29. while ( top != -1)30. {31. v = stack[top] ;32. for (int i = 0 ; i < MAX_NODE ; i++)33. {34. if (Matric[v][i] == 1 &&!visited[i])35. {36. cout << " v" << i ;37. visited[i] = true ;38. stack[ ++top ] = i ;39. break ;40. }41. }42. if( i == MAX_NODE)43. {44. top -- ;45. }46. }47.48. }49.50.51. void BFS( int v)52. {53. int node = 0;54. q.push(v);55. visited[v] = true;56. while( !q.empty())57. {58. node = q.front();59. for ( int i = 0; i < MAX_NODE; i++ )60. {61. if ( Matric[node][i] == 1 && !visited[i])62. {63. visited[i] = true;64. q.push(i);65. }66. }67. cout <<" v" << node;68. q.pop();69. }70.71.72. }73. void Init()74. {75.76. int i = 0;77. for ( i = 0; i < MAX_NODE; i++)78. {79. visited[i] = false;80. }81. }82. int main()83. {84. Init();85. DFS( 1 ) ;86. cout << endl ;87. Init();88. BFS( 1 );89. cout << endl;90. Init();91. DFS( 6 );92. cout <<endl;93. return 0 ;94. }。
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2 DFS基本思想
例：深度优先遍历
v0
v1
v2
v3
v6 v7 v8
VV00
V11
V66
VV22
V33 VV77 VV88
v4 v5 （a）
VV44 VV55
由此，得到顶点访问序列为：
v0->v1->v2->v3->v4->v5->v6->v7->v8
思考：还能生成其他序列吗？
如何判别顶点V的邻接点是否被访问？
DFS 结果 v2→v1→v3→v5→v4→v6
谢谢学习
主讲教师：李晓娜
《数据结构》 课程
图的遍历
主讲教师：李晓娜
目录 CONTENTS
1 图的遍历的定义 2 深度优先遍历的基本思想 3 深度优先遍历的实现过程
1 图的遍历的定义
图的遍历
从图的任意指定顶点出发，依照某种规则去访问图中所有顶 点，且每个
顶点仅被访问一次，这一过程叫做图的遍历。 遍历实质：找每个顶点的邻接点的过程。
3 DFS的实现过程
12 34 5 6
1 0 01 01 10 0 0
2 01 0 0 0 10 0
3 01 0 0 0 10 0
起点
4 01 0 0 0 0 01
5 0 01 01 0 0 0
6 0 0 0 10 0 0
图的邻接矩阵
辅助数组 visited [n ]
10 0 1 1 1 1 1 20 1 1 1 1 1 1 30 0 0 1 1 1 1 40 0 0 0 0 1 1 50 0 0 0 1 1 1 60 0 0 0 0 0 1
2 DFS基本思想
解决办法：为每个顶点设立一个“访问标志”位。可设置
一个辅助数组 visited [n]，用来标记每个被访问过的顶点。
初始状态，将图中每个顶点的访问标志设为 0,之后搜索图中每个顶
点，如果未被访问，就立即改 visited [i]为1，防止它被多次访问。并
且以该顶点为新的起始点，继续进行深度 优先遍历，否则继续检查下一 个未被访问的顶点。
深度优先遍历
广度优先遍历
2 DFS基本思想
深度优先遍历
深度优先遍历（Depth_First Search，DFS）是指按照深度方向搜索 ，它
类似于树的先根遍历。 (1) 从图中某个顶点Vi出发，首先访问Vi。 (2) 选择一个与刚访问过的顶点Vi相邻接且未访问过的顶点Vj，并访问该顶点。以该 顶点为新顶点，重复步骤(2)，直到当前顶点的邻接顶点都已被访问为止。 (3) 返回前一个访问过的且仍有未访问的邻接点的顶点，找出并访问该顶点的下一 个未被访问的邻接点，然后重复步骤(2)。
1 图的遍历的定义
图的特殊性
图没有“自然”的首结点
• 图的任意一个顶点都可作为第一个被访问的首结点
非连通图中，从一个顶点出发，只能够访问它所在的连通分量上的所有顶点
• 需考虑如何选取下一个出发点以访问其余连通分量
图中若有回路存在，则一个顶点被访问之后，有可能沿回路又回到该顶点
• 区分已访问顶点、未访问顶点 搜索路径