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comments: true
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# 9.3 图的遍历
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树代表的是“一对多”的关系,而图则具有更高的自由度,可以表示任意的“多对多”关系。因此,我们可以把树看作图的一种特例。显然,**树的遍历操作也是图的遍历操作的一种特例**。
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图和树都需要应用搜索算法来实现遍历操作。图的遍历方式也可分为两种:「广度优先遍历」和「深度优先遍历」。
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## 9.3.1 广度优先遍历
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**广度优先遍历是一种由近及远的遍历方式,从某个节点出发,始终优先访问距离最近的顶点,并一层层向外扩张**。如图 9-9 所示,从左上角顶点出发,首先遍历该顶点的所有邻接顶点,然后遍历下一个顶点的所有邻接顶点,以此类推,直至所有顶点访问完毕。
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![图的广度优先遍历](graph_traversal.assets/graph_bfs.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 9-9 图的广度优先遍历 </p>
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### 1. 算法实现
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BFS 通常借助队列来实现,代码如下所示。队列具有“先入先出”的性质,这与 BFS 的“由近及远”的思想异曲同工。
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1. 将遍历起始顶点 `startVet` 加入队列,并开启循环。
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2. 在循环的每轮迭代中,弹出队首顶点并记录访问,然后将该顶点的所有邻接顶点加入到队列尾部。
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3. 循环步骤 `2.` ,直到所有顶点被访问完毕后结束。
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为了防止重复遍历顶点,我们需要借助一个哈希表 `visited` 来记录哪些节点已被访问。
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=== "Python"
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```python title="graph_bfs.py"
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def graph_bfs(graph: GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> list[Vertex]:
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"""广度优先遍历"""
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# 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
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# 顶点遍历序列
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res = []
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# 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
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visited = set[Vertex]([start_vet])
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# 队列用于实现 BFS
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que = deque[Vertex]([start_vet])
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# 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
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while len(que) > 0:
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vet = que.popleft() # 队首顶点出队
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res.append(vet) # 记录访问顶点
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# 遍历该顶点的所有邻接顶点
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for adj_vet in graph.adj_list[vet]:
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if adj_vet in visited:
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continue # 跳过已被访问的顶点
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que.append(adj_vet) # 只入队未访问的顶点
|
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visited.add(adj_vet) # 标记该顶点已被访问
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# 返回顶点遍历序列
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return res
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```
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=== "C++"
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```cpp title="graph_bfs.cpp"
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/* 广度优先遍历 */
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// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
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vector<Vertex *> graphBFS(GraphAdjList &graph, Vertex *startVet) {
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// 顶点遍历序列
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||
vector<Vertex *> res;
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// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
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unordered_set<Vertex *> visited = {startVet};
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||
// 队列用于实现 BFS
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queue<Vertex *> que;
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||
que.push(startVet);
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
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while (!que.empty()) {
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Vertex *vet = que.front();
|
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que.pop(); // 队首顶点出队
|
||
res.push_back(vet); // 记录访问顶点
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
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for (auto adjVet : graph.adjList[vet]) {
|
||
if (visited.count(adjVet))
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
que.push(adjVet); // 只入队未访问的顶点
|
||
visited.emplace(adjVet); // 标记该顶点已被访问
|
||
}
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||
}
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||
// 返回顶点遍历序列
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||
return res;
|
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}
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```
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=== "Java"
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```java title="graph_bfs.java"
|
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/* 广度优先遍历 */
|
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// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
List<Vertex> graphBFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
List<Vertex> res = new ArrayList<>();
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
Set<Vertex> visited = new HashSet<>();
|
||
visited.add(startVet);
|
||
// 队列用于实现 BFS
|
||
Queue<Vertex> que = new LinkedList<>();
|
||
que.offer(startVet);
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
|
||
while (!que.isEmpty()) {
|
||
Vertex vet = que.poll(); // 队首顶点出队
|
||
res.add(vet); // 记录访问顶点
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for (Vertex adjVet : graph.adjList.get(vet)) {
|
||
if (visited.contains(adjVet))
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
que.offer(adjVet); // 只入队未访问的顶点
|
||
visited.add(adjVet); // 标记该顶点已被访问
|
||
}
|
||
}
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// 返回顶点遍历序列
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return res;
|
||
}
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```
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=== "C#"
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```csharp title="graph_bfs.cs"
|
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/* 广度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
List<Vertex> GraphBFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
|
||
// 顶点遍历序列
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||
List<Vertex> res = [];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
HashSet<Vertex> visited = [startVet];
|
||
// 队列用于实现 BFS
|
||
Queue<Vertex> que = new();
|
||
que.Enqueue(startVet);
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
|
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while (que.Count > 0) {
|
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Vertex vet = que.Dequeue(); // 队首顶点出队
|
||
res.Add(vet); // 记录访问顶点
|
||
foreach (Vertex adjVet in graph.adjList[vet]) {
|
||
if (visited.Contains(adjVet)) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
que.Enqueue(adjVet); // 只入队未访问的顶点
|
||
visited.Add(adjVet); // 标记该顶点已被访问
|
||
}
|
||
}
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||
// 返回顶点遍历序列
|
||
return res;
|
||
}
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```
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=== "Go"
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```go title="graph_bfs.go"
|
||
/* 广度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
func graphBFS(g *graphAdjList, startVet Vertex) []Vertex {
|
||
// 顶点遍历序列
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||
res := make([]Vertex, 0)
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
visited := make(map[Vertex]struct{})
|
||
visited[startVet] = struct{}{}
|
||
// 队列用于实现 BFS, 使用切片模拟队列
|
||
queue := make([]Vertex, 0)
|
||
queue = append(queue, startVet)
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
|
||
for len(queue) > 0 {
|
||
// 队首顶点出队
|
||
vet := queue[0]
|
||
queue = queue[1:]
|
||
// 记录访问顶点
|
||
res = append(res, vet)
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for _, adjVet := range g.adjList[vet] {
|
||
_, isExist := visited[adjVet]
|
||
// 只入队未访问的顶点
|
||
if !isExist {
|
||
queue = append(queue, adjVet)
|
||
visited[adjVet] = struct{}{}
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
// 返回顶点遍历序列
|
||
return res
|
||
}
|
||
```
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=== "Swift"
|
||
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||
```swift title="graph_bfs.swift"
|
||
/* 广度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
func graphBFS(graph: GraphAdjList, startVet: Vertex) -> [Vertex] {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
var res: [Vertex] = []
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
var visited: Set<Vertex> = [startVet]
|
||
// 队列用于实现 BFS
|
||
var que: [Vertex] = [startVet]
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
|
||
while !que.isEmpty {
|
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let vet = que.removeFirst() // 队首顶点出队
|
||
res.append(vet) // 记录访问顶点
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for adjVet in graph.adjList[vet] ?? [] {
|
||
if visited.contains(adjVet) {
|
||
continue // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
que.append(adjVet) // 只入队未访问的顶点
|
||
visited.insert(adjVet) // 标记该顶点已被访问
|
||
}
|
||
}
|
||
// 返回顶点遍历序列
|
||
return res
|
||
}
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||
```
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=== "JS"
|
||
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||
```javascript title="graph_bfs.js"
|
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/* 广度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
function graphBFS(graph, startVet) {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
const res = [];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
const visited = new Set();
|
||
visited.add(startVet);
|
||
// 队列用于实现 BFS
|
||
const que = [startVet];
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
|
||
while (que.length) {
|
||
const vet = que.shift(); // 队首顶点出队
|
||
res.push(vet); // 记录访问顶点
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for (const adjVet of graph.adjList.get(vet) ?? []) {
|
||
if (visited.has(adjVet)) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
que.push(adjVet); // 只入队未访问的顶点
|
||
visited.add(adjVet); // 标记该顶点已被访问
|
||
}
|
||
}
|
||
// 返回顶点遍历序列
|
||
return res;
|
||
}
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||
```
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=== "TS"
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||
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```typescript title="graph_bfs.ts"
|
||
/* 广度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
function graphBFS(graph: GraphAdjList, startVet: Vertex): Vertex[] {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
const res: Vertex[] = [];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
const visited: Set<Vertex> = new Set();
|
||
visited.add(startVet);
|
||
// 队列用于实现 BFS
|
||
const que = [startVet];
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
|
||
while (que.length) {
|
||
const vet = que.shift(); // 队首顶点出队
|
||
res.push(vet); // 记录访问顶点
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for (const adjVet of graph.adjList.get(vet) ?? []) {
|
||
if (visited.has(adjVet)) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
que.push(adjVet); // 只入队未访问
|
||
visited.add(adjVet); // 标记该顶点已被访问
|
||
}
|
||
}
|
||
// 返回顶点遍历序列
|
||
return res;
|
||
}
|
||
```
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||
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||
=== "Dart"
|
||
|
||
```dart title="graph_bfs.dart"
|
||
/* 广度优先遍历 */
|
||
List<Vertex> graphBFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
List<Vertex> res = [];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
Set<Vertex> visited = {};
|
||
visited.add(startVet);
|
||
// 队列用于实现 BFS
|
||
Queue<Vertex> que = Queue();
|
||
que.add(startVet);
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
|
||
while (que.isNotEmpty) {
|
||
Vertex vet = que.removeFirst(); // 队首顶点出队
|
||
res.add(vet); // 记录访问顶点
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for (Vertex adjVet in graph.adjList[vet]!) {
|
||
if (visited.contains(adjVet)) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
que.add(adjVet); // 只入队未访问的顶点
|
||
visited.add(adjVet); // 标记该顶点已被访问
|
||
}
|
||
}
|
||
// 返回顶点遍历序列
|
||
return res;
|
||
}
|
||
```
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||
=== "Rust"
|
||
|
||
```rust title="graph_bfs.rs"
|
||
/* 广度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
fn graph_bfs(graph: GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> Vec<Vertex> {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
let mut res = vec![];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
let mut visited = HashSet::new();
|
||
visited.insert(start_vet);
|
||
// 队列用于实现 BFS
|
||
let mut que = VecDeque::new();
|
||
que.push_back(start_vet);
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
|
||
while !que.is_empty() {
|
||
let vet = que.pop_front().unwrap(); // 队首顶点出队
|
||
res.push(vet); // 记录访问顶点
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
if let Some(adj_vets) = graph.adj_list.get(&vet) {
|
||
for &adj_vet in adj_vets {
|
||
if visited.contains(&adj_vet) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
que.push_back(adj_vet); // 只入队未访问的顶点
|
||
visited.insert(adj_vet); // 标记该顶点已被访问
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
// 返回顶点遍历序列
|
||
res
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
=== "C"
|
||
|
||
```c title="graph_bfs.c"
|
||
/* 节点队列结构体 */
|
||
typedef struct {
|
||
Vertex *vertices[MAX_SIZE];
|
||
int front, rear, size;
|
||
} Queue;
|
||
|
||
/* 构造函数 */
|
||
Queue *newQueue() {
|
||
Queue *q = (Queue *)malloc(sizeof(Queue));
|
||
q->front = q->rear = q->size = 0;
|
||
return q;
|
||
}
|
||
|
||
/* 判断队列是否为空 */
|
||
int isEmpty(Queue *q) {
|
||
return q->size == 0;
|
||
}
|
||
|
||
/* 入队操作 */
|
||
void enqueue(Queue *q, Vertex *vet) {
|
||
q->vertices[q->rear] = vet;
|
||
q->rear = (q->rear + 1) % MAX_SIZE;
|
||
q->size++;
|
||
}
|
||
|
||
/* 出队操作 */
|
||
Vertex *dequeue(Queue *q) {
|
||
Vertex *vet = q->vertices[q->front];
|
||
q->front = (q->front + 1) % MAX_SIZE;
|
||
q->size--;
|
||
return vet;
|
||
}
|
||
|
||
/* 检查顶点是否已被访问 */
|
||
int isVisited(Vertex **visited, int size, Vertex *vet) {
|
||
// 遍历查找节点,使用 O(n) 时间
|
||
for (int i = 0; i < size; i++) {
|
||
if (visited[i] == vet)
|
||
return 1;
|
||
}
|
||
return 0;
|
||
}
|
||
|
||
/* 广度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
void graphBFS(GraphAdjList *graph, Vertex *startVet, Vertex **res, int *resSize, Vertex **visited, int *visitedSize) {
|
||
// 队列用于实现 BFS
|
||
Queue *queue = newQueue();
|
||
enqueue(queue, startVet);
|
||
visited[(*visitedSize)++] = startVet;
|
||
// 以顶点 vet 为起点,循环直至访问完所有顶点
|
||
while (!isEmpty(queue)) {
|
||
Vertex *vet = dequeue(queue); // 队首顶点出队
|
||
res[(*resSize)++] = vet; // 记录访问顶点
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
AdjListNode *node = findNode(graph, vet);
|
||
while (node != NULL) {
|
||
// 跳过已被访问的顶点
|
||
if (!isVisited(visited, *visitedSize, node->vertex)) {
|
||
enqueue(queue, node->vertex); // 只入队未访问的顶点
|
||
visited[(*visitedSize)++] = node->vertex; // 标记该顶点已被访问
|
||
}
|
||
node = node->next;
|
||
}
|
||
}
|
||
// 释放内存
|
||
free(queue);
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "Zig"
|
||
|
||
```zig title="graph_bfs.zig"
|
||
[class]{}-[func]{graphBFS}
|
||
```
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||
代码相对抽象,建议对照图 9-10 来加深理解。
|
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=== "<1>"
|
||
![图的广度优先遍历步骤](graph_traversal.assets/graph_bfs_step1.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<2>"
|
||
![graph_bfs_step2](graph_traversal.assets/graph_bfs_step2.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<3>"
|
||
![graph_bfs_step3](graph_traversal.assets/graph_bfs_step3.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<4>"
|
||
![graph_bfs_step4](graph_traversal.assets/graph_bfs_step4.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<5>"
|
||
![graph_bfs_step5](graph_traversal.assets/graph_bfs_step5.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<6>"
|
||
![graph_bfs_step6](graph_traversal.assets/graph_bfs_step6.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<7>"
|
||
![graph_bfs_step7](graph_traversal.assets/graph_bfs_step7.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<8>"
|
||
![graph_bfs_step8](graph_traversal.assets/graph_bfs_step8.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<9>"
|
||
![graph_bfs_step9](graph_traversal.assets/graph_bfs_step9.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<10>"
|
||
![graph_bfs_step10](graph_traversal.assets/graph_bfs_step10.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<11>"
|
||
![graph_bfs_step11](graph_traversal.assets/graph_bfs_step11.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
<p align="center"> 图 9-10 图的广度优先遍历步骤 </p>
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||
|
||
!!! question "广度优先遍历的序列是否唯一?"
|
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|
||
不唯一。广度优先遍历只要求按“由近及远”的顺序遍历,**而多个相同距离的顶点的遍历顺序允许被任意打乱**。以图 9-10 为例,顶点 $1$、$3$ 的访问顺序可以交换,顶点 $2$、$4$、$6$ 的访问顺序也可以任意交换。
|
||
|
||
### 2. 复杂度分析
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||
|
||
**时间复杂度**:所有顶点都会入队并出队一次,使用 $O(|V|)$ 时间;在遍历邻接顶点的过程中,由于是无向图,因此所有边都会被访问 $2$ 次,使用 $O(2|E|)$ 时间;总体使用 $O(|V| + |E|)$ 时间。
|
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|
||
**空间复杂度**:列表 `res` ,哈希表 `visited` ,队列 `que` 中的顶点数量最多为 $|V|$ ,使用 $O(|V|)$ 空间。
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## 9.3.2 深度优先遍历
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|
||
**深度优先遍历是一种优先走到底、无路可走再回头的遍历方式**。如图 9-11 所示,从左上角顶点出发,访问当前顶点的某个邻接顶点,直到走到尽头时返回,再继续走到尽头并返回,以此类推,直至所有顶点遍历完成。
|
||
|
||
![图的深度优先遍历](graph_traversal.assets/graph_dfs.png){ class="animation-figure" }
|
||
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||
<p align="center"> 图 9-11 图的深度优先遍历 </p>
|
||
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||
### 1. 算法实现
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||
这种“走到尽头再返回”的算法范式通常基于递归来实现。与广度优先遍历类似,在深度优先遍历中,我们也需要借助一个哈希表 `visited` 来记录已被访问的顶点,以避免重复访问顶点。
|
||
|
||
=== "Python"
|
||
|
||
```python title="graph_dfs.py"
|
||
def dfs(graph: GraphAdjList, visited: set[Vertex], res: list[Vertex], vet: Vertex):
|
||
"""深度优先遍历辅助函数"""
|
||
res.append(vet) # 记录访问顶点
|
||
visited.add(vet) # 标记该顶点已被访问
|
||
# 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for adjVet in graph.adj_list[vet]:
|
||
if adjVet in visited:
|
||
continue # 跳过已被访问的顶点
|
||
# 递归访问邻接顶点
|
||
dfs(graph, visited, res, adjVet)
|
||
|
||
def graph_dfs(graph: GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> list[Vertex]:
|
||
"""深度优先遍历"""
|
||
# 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
# 顶点遍历序列
|
||
res = []
|
||
# 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
visited = set[Vertex]()
|
||
dfs(graph, visited, res, start_vet)
|
||
return res
|
||
```
|
||
|
||
=== "C++"
|
||
|
||
```cpp title="graph_dfs.cpp"
|
||
/* 深度优先遍历辅助函数 */
|
||
void dfs(GraphAdjList &graph, unordered_set<Vertex *> &visited, vector<Vertex *> &res, Vertex *vet) {
|
||
res.push_back(vet); // 记录访问顶点
|
||
visited.emplace(vet); // 标记该顶点已被访问
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for (Vertex *adjVet : graph.adjList[vet]) {
|
||
if (visited.count(adjVet))
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
dfs(graph, visited, res, adjVet);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
vector<Vertex *> graphDFS(GraphAdjList &graph, Vertex *startVet) {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
vector<Vertex *> res;
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
unordered_set<Vertex *> visited;
|
||
dfs(graph, visited, res, startVet);
|
||
return res;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "Java"
|
||
|
||
```java title="graph_dfs.java"
|
||
/* 深度优先遍历辅助函数 */
|
||
void dfs(GraphAdjList graph, Set<Vertex> visited, List<Vertex> res, Vertex vet) {
|
||
res.add(vet); // 记录访问顶点
|
||
visited.add(vet); // 标记该顶点已被访问
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for (Vertex adjVet : graph.adjList.get(vet)) {
|
||
if (visited.contains(adjVet))
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
dfs(graph, visited, res, adjVet);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
List<Vertex> graphDFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
List<Vertex> res = new ArrayList<>();
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
Set<Vertex> visited = new HashSet<>();
|
||
dfs(graph, visited, res, startVet);
|
||
return res;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "C#"
|
||
|
||
```csharp title="graph_dfs.cs"
|
||
/* 深度优先遍历辅助函数 */
|
||
void DFS(GraphAdjList graph, HashSet<Vertex> visited, List<Vertex> res, Vertex vet) {
|
||
res.Add(vet); // 记录访问顶点
|
||
visited.Add(vet); // 标记该顶点已被访问
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
foreach (Vertex adjVet in graph.adjList[vet]) {
|
||
if (visited.Contains(adjVet)) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
DFS(graph, visited, res, adjVet);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
List<Vertex> GraphDFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
List<Vertex> res = [];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
HashSet<Vertex> visited = [];
|
||
DFS(graph, visited, res, startVet);
|
||
return res;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "Go"
|
||
|
||
```go title="graph_dfs.go"
|
||
/* 深度优先遍历辅助函数 */
|
||
func dfs(g *graphAdjList, visited map[Vertex]struct{}, res *[]Vertex, vet Vertex) {
|
||
// append 操作会返回新的的引用,必须让原引用重新赋值为新slice的引用
|
||
*res = append(*res, vet)
|
||
visited[vet] = struct{}{}
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for _, adjVet := range g.adjList[vet] {
|
||
_, isExist := visited[adjVet]
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
if !isExist {
|
||
dfs(g, visited, res, adjVet)
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
func graphDFS(g *graphAdjList, startVet Vertex) []Vertex {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
res := make([]Vertex, 0)
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
visited := make(map[Vertex]struct{})
|
||
dfs(g, visited, &res, startVet)
|
||
// 返回顶点遍历序列
|
||
return res
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "Swift"
|
||
|
||
```swift title="graph_dfs.swift"
|
||
/* 深度优先遍历辅助函数 */
|
||
func dfs(graph: GraphAdjList, visited: inout Set<Vertex>, res: inout [Vertex], vet: Vertex) {
|
||
res.append(vet) // 记录访问顶点
|
||
visited.insert(vet) // 标记该顶点已被访问
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for adjVet in graph.adjList[vet] ?? [] {
|
||
if visited.contains(adjVet) {
|
||
continue // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
dfs(graph: graph, visited: &visited, res: &res, vet: adjVet)
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
func graphDFS(graph: GraphAdjList, startVet: Vertex) -> [Vertex] {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
var res: [Vertex] = []
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
var visited: Set<Vertex> = []
|
||
dfs(graph: graph, visited: &visited, res: &res, vet: startVet)
|
||
return res
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "JS"
|
||
|
||
```javascript title="graph_dfs.js"
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
function dfs(graph, visited, res, vet) {
|
||
res.push(vet); // 记录访问顶点
|
||
visited.add(vet); // 标记该顶点已被访问
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for (const adjVet of graph.adjList.get(vet)) {
|
||
if (visited.has(adjVet)) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
dfs(graph, visited, res, adjVet);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
function graphDFS(graph, startVet) {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
const res = [];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
const visited = new Set();
|
||
dfs(graph, visited, res, startVet);
|
||
return res;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "TS"
|
||
|
||
```typescript title="graph_dfs.ts"
|
||
/* 深度优先遍历辅助函数 */
|
||
function dfs(
|
||
graph: GraphAdjList,
|
||
visited: Set<Vertex>,
|
||
res: Vertex[],
|
||
vet: Vertex
|
||
): void {
|
||
res.push(vet); // 记录访问顶点
|
||
visited.add(vet); // 标记该顶点已被访问
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for (const adjVet of graph.adjList.get(vet)) {
|
||
if (visited.has(adjVet)) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
dfs(graph, visited, res, adjVet);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
function graphDFS(graph: GraphAdjList, startVet: Vertex): Vertex[] {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
const res: Vertex[] = [];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
const visited: Set<Vertex> = new Set();
|
||
dfs(graph, visited, res, startVet);
|
||
return res;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "Dart"
|
||
|
||
```dart title="graph_dfs.dart"
|
||
/* 深度优先遍历辅助函数 */
|
||
void dfs(
|
||
GraphAdjList graph,
|
||
Set<Vertex> visited,
|
||
List<Vertex> res,
|
||
Vertex vet,
|
||
) {
|
||
res.add(vet); // 记录访问顶点
|
||
visited.add(vet); // 标记该顶点已被访问
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
for (Vertex adjVet in graph.adjList[vet]!) {
|
||
if (visited.contains(adjVet)) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
dfs(graph, visited, res, adjVet);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
List<Vertex> graphDFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
List<Vertex> res = [];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
Set<Vertex> visited = {};
|
||
dfs(graph, visited, res, startVet);
|
||
return res;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "Rust"
|
||
|
||
```rust title="graph_dfs.rs"
|
||
/* 深度优先遍历辅助函数 */
|
||
fn dfs(graph: &GraphAdjList, visited: &mut HashSet<Vertex>, res: &mut Vec<Vertex>, vet: Vertex) {
|
||
res.push(vet); // 记录访问顶点
|
||
visited.insert(vet); // 标记该顶点已被访问
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
if let Some(adj_vets) = graph.adj_list.get(&vet) {
|
||
for &adj_vet in adj_vets {
|
||
if visited.contains(&adj_vet) {
|
||
continue; // 跳过已被访问的顶点
|
||
}
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
dfs(graph, visited, res, adj_vet);
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
fn graph_dfs(graph: GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> Vec<Vertex> {
|
||
// 顶点遍历序列
|
||
let mut res = vec![];
|
||
// 哈希表,用于记录已被访问过的顶点
|
||
let mut visited = HashSet::new();
|
||
dfs(&graph, &mut visited, &mut res, start_vet);
|
||
|
||
res
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "C"
|
||
|
||
```c title="graph_dfs.c"
|
||
/* 检查顶点是否已被访问 */
|
||
int isVisited(Vertex **res, int size, Vertex *vet) {
|
||
// 遍历查找节点,使用 O(n) 时间
|
||
for (int i = 0; i < size; i++) {
|
||
if (res[i] == vet) {
|
||
return 1;
|
||
}
|
||
}
|
||
return 0;
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历辅助函数 */
|
||
void dfs(GraphAdjList *graph, Vertex **res, int *resSize, Vertex *vet) {
|
||
// 记录访问顶点
|
||
res[(*resSize)++] = vet;
|
||
// 遍历该顶点的所有邻接顶点
|
||
AdjListNode *node = findNode(graph, vet);
|
||
while (node != NULL) {
|
||
// 跳过已被访问的顶点
|
||
if (!isVisited(res, *resSize, node->vertex)) {
|
||
// 递归访问邻接顶点
|
||
dfs(graph, res, resSize, node->vertex);
|
||
}
|
||
node = node->next;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/* 深度优先遍历 */
|
||
// 使用邻接表来表示图,以便获取指定顶点的所有邻接顶点
|
||
void graphDFS(GraphAdjList *graph, Vertex *startVet, Vertex **res, int *resSize) {
|
||
dfs(graph, res, resSize, startVet);
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "Zig"
|
||
|
||
```zig title="graph_dfs.zig"
|
||
[class]{}-[func]{dfs}
|
||
|
||
[class]{}-[func]{graphDFS}
|
||
```
|
||
|
||
深度优先遍历的算法流程如图 9-12 所示。
|
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|
||
- **直虚线代表向下递推**,表示开启了一个新的递归方法来访问新顶点。
|
||
- **曲虚线代表向上回溯**,表示此递归方法已经返回,回溯到了开启此方法的位置。
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||
|
||
为了加深理解,建议将图 9-12 与代码结合起来,在脑中模拟(或者用笔画下来)整个 DFS 过程,包括每个递归方法何时开启、何时返回。
|
||
|
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=== "<1>"
|
||
![图的深度优先遍历步骤](graph_traversal.assets/graph_dfs_step1.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
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=== "<2>"
|
||
![graph_dfs_step2](graph_traversal.assets/graph_dfs_step2.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<3>"
|
||
![graph_dfs_step3](graph_traversal.assets/graph_dfs_step3.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<4>"
|
||
![graph_dfs_step4](graph_traversal.assets/graph_dfs_step4.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<5>"
|
||
![graph_dfs_step5](graph_traversal.assets/graph_dfs_step5.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<6>"
|
||
![graph_dfs_step6](graph_traversal.assets/graph_dfs_step6.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<7>"
|
||
![graph_dfs_step7](graph_traversal.assets/graph_dfs_step7.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<8>"
|
||
![graph_dfs_step8](graph_traversal.assets/graph_dfs_step8.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<9>"
|
||
![graph_dfs_step9](graph_traversal.assets/graph_dfs_step9.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<10>"
|
||
![graph_dfs_step10](graph_traversal.assets/graph_dfs_step10.png){ class="animation-figure" }
|
||
|
||
=== "<11>"
|
||
![graph_dfs_step11](graph_traversal.assets/graph_dfs_step11.png){ class="animation-figure" }
|
||
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||
<p align="center"> 图 9-12 图的深度优先遍历步骤 </p>
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||
!!! question "深度优先遍历的序列是否唯一?"
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与广度优先遍历类似,深度优先遍历序列的顺序也不是唯一的。给定某顶点,先往哪个方向探索都可以,即邻接顶点的顺序可以任意打乱,都是深度优先遍历。
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以树的遍历为例,“根 $\rightarrow$ 左 $\rightarrow$ 右”“左 $\rightarrow$ 根 $\rightarrow$ 右”“左 $\rightarrow$ 右 $\rightarrow$ 根”分别对应前序、中序、后序遍历,它们展示了三种遍历优先级,然而这三者都属于深度优先遍历。
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### 2. 复杂度分析
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||
**时间复杂度**:所有顶点都会被访问 $1$ 次,使用 $O(|V|)$ 时间;所有边都会被访问 $2$ 次,使用 $O(2|E|)$ 时间;总体使用 $O(|V| + |E|)$ 时间。
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|
||
**空间复杂度**:列表 `res` ,哈希表 `visited` 顶点数量最多为 $|V|$ ,递归深度最大为 $|V|$ ,因此使用 $O(|V|)$ 空间。
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