本文实例讲述了C++实现图的邻接矩阵存储和广度、深度优先遍历的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 示例：建立如图所示的无向图 由上图知，该图有5个顶点，分别为a,b,c,d,e,有6条边. 示例输入（按照这个格式输入）： 5 6 abcde 0 1 1 0 2 1 0 3 1 2 3 1 2 4 1 1 4 1 输入结束（此行不必输入） 注：0 1 1表示该图的第0个顶点和第1个定点有边相连，如上图中的a->b所示       0 2 1表示该图的第0个顶点和第2个定点有边相连，如上图中的a->c所示       2 3 1表示该图的第2个顶点和第3个定点有边相连，如上图中的c->d所示

C++图的深度优先算法

通过键盘输入图的顶点，以及每一条边的两个顶点，从而建立无向图。实现无向图的深度优先遍历算法。要求以用户给定的结点为起始点，显示深度优先遍历次序。

深度优先遍历的实现； 广度优先遍历的实现；

主要介绍了python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历,详细分析了树的深度优先遍历与广度优先遍历原理及Python相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

图的邻接表与邻接矩阵建立，广度优先遍历，深度优先递归非递归遍历，从文件读入建立图（有向图与无向图）

/* * （有向）图的深度优先遍历算法模板 */ package dsa; public abstract class DFS extends GraphTraverse { //变量 protected static int clock = 0;//遍历过程中使用的计时钟 //构造方法 public DFS(Graph g) { super(g); } //深度优先遍历算法 protected Object traverse(Vertex v, Object info) {//从顶点v出发，做深度优先查找 if (UNDISCOVERED != v.getStatus()) return null;//跳过已访问过的顶点（针对非连通图） v.setDStamp(clock++); v.setStatus(DISCOVERED); visit(v, info);//访问当前顶点 for (Iterator it = v.outEdges(); it.hasNext();) {//检查与顶点v Edge e = (Edge)it.getNext();//通过边e = (v, u) Vertex u = (Vertex)e.getVPosInV(1).getElem();//相联的每一顶点u switch (u.getStatus()) {//根据u当前的不同状态，分别做相应处理 case UNDISCOVERED ://若u尚未被发现，则 e.setType(TREE);//e被归类为“树边” traverse(u, info);//从u出发，继续做深度优先查找 break; case DISCOVERED ://若u已经被发现，但对其访问尚未结束，则 e.setType(BACKWARD);//将e归类为“后向跨边” break; default ://VISITED，即对u的访问已经结束 if (u.getDStamp() < v.getDStamp())//若相对于v，u被发现得更早，则 e.setType(CROSS);//将e归类为“横跨边” else//否则 e.setType(FORWARD);//将e归类为“前向跨边” break; } }//至此，v的所有邻居都已访问结束，故 v.setFStamp(clock++); v.setStatus(VISITED);//将v标记为VISITED return null;//然后回溯 } }

数据结构：图的深度优先遍历

随机迷宫生成及最短路径寻找（QT实现可视化）（深度优先遍历）

包括两程序，一个是用邻接矩阵存储图实现深度优先遍历和广度优先遍历，一个是用临街链表存储实现深度优先遍历和广度优先遍历，均调试无误