深度搜索法顶点顺序

深度优先搜索(DFS)的顶点顺序通常有以下几种:

  1. 前序遍历(Preorder Traversal)
  • 访问起始顶点。

  • 递归访问该顶点的所有未访问过的邻接顶点。

  • 递归结束后,回溯到前一个顶点,继续访问其未访问过的邻接顶点。

  • 这个过程一直持续到所有可达顶点都被访问过。

  1. 后序遍历(Postorder Traversal)
  • 递归访问起始顶点的所有未访问过的邻接顶点。

  • 递归结束后,回溯到前一个顶点,继续访问其未访问过的邻接顶点。

  • 这个过程一直持续到所有可达顶点都被访问过。

  • 最后访问起始顶点。

  1. 逆后序遍历(Reverse Postorder Traversal)
  • 递归访问起始顶点的所有未访问过的邻接顶点。

  • 递归结束后,回溯到前一个顶点,继续访问其未访问过的邻接顶点。

  • 这个过程一直持续到所有可达顶点都被访问过。

  • 最后访问起始顶点。

  1. 中序遍历(Inorder Traversal)
  • 这通常用于二叉树,按照左子树、根节点、右子树的顺序进行遍历。
  1. 全序遍历(Fullorder Traversal)
  • 这通常用于有向无环图(DAG),按照顶点入度的顺序进行遍历。
在实际应用中,深度优先搜索的顶点顺序可以通过不同的数据结构和算法实现,例如使用栈或递归:

def dfs(graph, start, visited=None):

if visited is None:

visited = set()

visited.add(start)

print(start)

for neighbor in graph[start]:

if neighbor not in visited:

dfs(graph, neighbor, visited)

return visited

示例图

graph = {

'A': ['B', 'C'],

'B': ['A', 'D', 'E'],

'C': ['A', 'F'],

'D': ['B'],

'E': ['B', 'F'],

'F': ['C', 'E'],

}

dfs(graph, 'A')

A B D E F C A

B

D

E

F

C

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