这篇文章主要介绍“Java图的遍历怎么理解”，在日常操作中，相信很多人在Java图的遍历怎么理解问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Java图的遍历怎么理解”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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图的遍历跟树的遍历一样，从图中一点出发遍历图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次 叫 Traversing Graph

depth first search  DFS  深度优先遍历  深度优先搜索     类似与Tree中 前序遍历

具体算法表述如下：

1. 访问初始结点v，并标记结点v为已访问。

2. 查找结点v的第一个邻接结点w。

3. 若w存在，则继续执行4，否则算法结束。

4. 若w未被访问，对w进行深度优先遍历递归（即把w当做另一个v，然后进行步骤123）。

5. 查找结点v的w邻接结点的下一个邻接结点，转到步骤3。

例如下图，其深度优先遍历顺序为 1->2->4->8->5->3->6->7

bool visited[MAX];//初始化全为false

邻接矩阵 深度优化递归 因为边存在1才能访问
// 递归法
void DFS(MGraph G, int i)//从第i个开始遍历
{
	visited[i] = true;
	cout<

邻接表
bool visited[MAX];//初始化全为false

邻接表 深度优化递归 
// 递归法
void DFS(GraphList G, int i)//从第i个开始遍历
{
	visited[i] = true;
	EdgeNode *p = NULL;
	cout << G.adjlist[i].data;//输出 刚刚遍历的那个节点
	p = G->adjlist[i].firstedge;//p指向 邻接表的首地址
	while(p)
	{
		if(！visited[p->adjvex])
		{
			DFS(G, p->adjvex);
		}
		p = p->next;
	}
}
void DFSTraverse(GraphList G) //邻接矩阵深度遍历操作
{
	for(int i=0;i
对于n个顶点e个边的图来说  邻接矩阵遍历时间复杂度为O(n^2)；  而邻接表复杂度为O(n+e)；  对于有向图而言只是在对通道存在可行或者不可行，基本算法上差别不太大 


到此，关于“Java图的遍历怎么理解”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
            
            
                                                            

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