广度优先算法(BFS)与深度优先算法(DFS)

一、广度优先算法BFS(Breadth First Search)

基本实现思想

        （1）顶点v入队列。

        （2）当队列非空时则继续执行，否则算法结束。

        （3）出队列取得队头顶点v；

        （4）查找顶点v的所以子节点，并依次进入队列；

        （5）转到步骤（2）。

 python伪代码：

　　def BFS(root)

　　　　Q=[]

　　　　Q.append(root[0])

　　　　while len(Q)>0:

　　　　　　node=Q.pop(0)

　　　　　　print (node)

　　　　　　#将所有子节点入队列

　　　　　　for i in node_child:

　　　　　　　　Q.append(node_child[i])

注：该算法很巧妙的利用了队列的先进先出策略。

二、深度优先算法DFS(Depth First Search)

基本思想：　

递归实现：

             （1）访问顶点v，打印节点；

             （2）遍历v的子节点w，while（w存在），递归执行该节点；

代码：

　　/布尔型数组Visited[]初始化成false
　　void DFS(Vetex v)
　　{
    　　Visited[v] = true;
    　　for each w adjacent to v
       　　 if (!Visited[w])
            　　DFS(w);
　　}

非递归实现：

             （1）访问顶点v，顶点v入栈S，打印输出顶点，visited[v]=1

              （2）while(栈S非空)

                      x=栈S的顶元素(不出栈)；

                      if(存在并找到未被访问的x的子结点w)

                      　　访问w，打印输出，visited[w]=1；w进栈;

                      else

                      　　x出栈;

 注：visited[x]=1，标记该节点已被访问