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comments: true
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# 9.3 图的遍历
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，我们可以把树看作是图的一种特例。显然，**树的遍历操作也是图的遍历操作的一种特例**。
图和树都都需要应用搜索算法来实现遍历操作。图的遍历方式可分为两种：「广度优先遍历 breadth-first traversal」和「深度优先遍历 depth-first traversal」。它们也常被称为「广度优先搜索 breadth-first search」和「深度优先搜索 depth-first search」，简称 BFS 和 DFS 。
## 9.3.1 广度优先遍历
**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，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。
图 9-9 图的广度优先遍历
### 1. 算法实现
BFS 通常借助队列来实现。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。
1. 将遍历起始顶点 `startVet` 加入队列，并开启循环。
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。
3. 循环步骤 `2.` ，直到所有顶点被访问完成后结束。
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。
=== "Java"
```java title="graph_bfs.java"
/* 广度优先遍历 BFS */
// 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 graphBFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
// 顶点遍历序列
List res = new ArrayList<>();
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
Set visited = new HashSet<>();
visited.add(startVet);
// 队列用于实现 BFS
Queue 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; // 跳过已被访问过的顶点
que.offer(adjVet); // 只入队未访问的顶点
visited.add(adjVet); // 标记该顶点已被访问
}
}
// 返回顶点遍历序列
return res;
}
```
=== "C++"
```cpp title="graph_bfs.cpp"
/* 广度优先遍历 BFS */
// 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 graphBFS(GraphAdjList &graph, Vertex *startVet) {
// 顶点遍历序列
vector res;
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
unordered_set visited = {startVet};
// 队列用于实现 BFS
queue que;
que.push(startVet);
// 以顶点 vet 为起点，循环直至访问完所有顶点
while (!que.empty()) {
Vertex *vet = que.front();
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
for (auto adjVet : graph.adjList[vet]) {
if (visited.count(adjVet))
continue; // 跳过已被访问过的顶点
que.push(adjVet); // 只入队未访问的顶点
visited.emplace(adjVet); // 标记该顶点已被访问
}
}
// 返回顶点遍历序列
return res;
}
```
=== "Python"
```python title="graph_bfs.py"
def graph_bfs(graph: GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> list[Vertex]:
"""广度优先遍历 BFS"""
# 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]([start_vet])
# 队列用于实现 BFS
que = deque[Vertex]([start_vet])
# 以顶点 vet 为起点，循环直至访问完所有顶点
while len(que) > 0:
vet = que.popleft() # 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 adj_vet in graph.adj_list[vet]:
if adj_vet in visited:
continue # 跳过已被访问过的顶点
que.append(adj_vet) # 只入队未访问的顶点
visited.add(adj_vet) # 标记该顶点已被访问
# 返回顶点遍历序列
return res
```
=== "Go"
```go title="graph_bfs.go"
/* 广度优先遍历 BFS */
// 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
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
}
```
=== "JS"
```javascript title="graph_bfs.js"
/* 广度优先遍历 BFS */
// 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; // 跳过已被访问过的顶点
}
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;
}
```
=== "TS"
```typescript title="graph_bfs.ts"
/* 广度优先遍历 BFS */
// 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 = 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; // 跳过已被访问过的顶点
}
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;
}
```
=== "C"
```c title="graph_bfs.c"
/* 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
Vertex **graphBFS(graphAdjList *t, Vertex *startVet) {
// 顶点遍历序列
Vertex **res = (Vertex **)malloc(sizeof(Vertex *) * t->size);
memset(res, 0, sizeof(Vertex *) * t->size);
// 队列用于实现 BFS
queue *que = newQueue(t->size);
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
hashTable *visited = newHash(t->size);
int resIndex = 0;
queuePush(que, startVet); // 将第一个元素入队
hashMark(visited, startVet->pos); // 标记第一个入队的顶点
// 以顶点 vet 为起点，循环直至访问完所有顶点
while (que->head < que->tail) {
// 遍历该顶点的边链表，将所有与该顶点有连接的，并且未被标记的顶点入队
Node *n = queueTop(que)->linked->head->next;
while (n != 0) {
// 查询哈希表，若该索引的顶点已入队，则跳过，否则入队并标记
if (hashQuery(visited, n->val->pos) == 1) {
n = n->next;
continue; // 跳过已被访问过的顶点
}
queuePush(que, n->val); // 只入队未访问的顶点
hashMark(visited, n->val->pos); // 标记该顶点已被访问
}
// 队首元素存入数组
res[resIndex] = queueTop(que); // 队首顶点加入顶点遍历序列
resIndex++;
queuePop(que); // 队首元素出队
}
// 释放内存
freeQueue(que);
freeHash(visited);
resIndex = 0;
// 返回顶点遍历序列
return res;
}
```
=== "C#"
```csharp title="graph_bfs.cs"
/* 广度优先遍历 BFS */
// 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 graphBFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
// 顶点遍历序列
List res = new List();
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
HashSet visited = new HashSet() { startVet };
// 队列用于实现 BFS
Queue que = new Queue();
que.Enqueue(startVet);
// 以顶点 vet 为起点，循环直至访问完所有顶点
while (que.Count > 0) {
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; // 跳过已被访问过的顶点
}
que.Enqueue(adjVet); // 只入队未访问的顶点
visited.Add(adjVet); // 标记该顶点已被访问
}
}
// 返回顶点遍历序列
return res;
}
```
=== "Swift"
```swift title="graph_bfs.swift"
/* 广度优先遍历 BFS */
// 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 = [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 {
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 // 跳过已被访问过的顶点
}
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
}
```
=== "Zig"
```zig title="graph_bfs.zig"
[class]{}-[func]{graphBFS}
```
=== "Dart"
```dart title="graph_bfs.dart"
/* 广度优先遍历 BFS */
List 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 res = [];
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
Set visited = {};
visited.add(startVet);
// 队列用于实现 BFS
Queue 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; // 跳过已被访问过的顶点
}
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;
}
```
=== "Rust"
```rust title="graph_bfs.rs"
/* 广度优先遍历 BFS */
// 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 {
// 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; // 跳过已被访问过的顶点
}
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
}
```
代码相对抽象，建议对照图 9-10 来加深理解。
=== "<1>"
=== "<2>"
=== "<3>"
=== "<4>"
=== "<5>"
=== "<6>"
=== "<7>"
=== "<8>"
=== "<9>"
=== "<10>"
=== "<11>"
图 9-10 图的广度优先遍历步骤
!!! question "广度优先遍历的序列是否唯一？"
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是允许被任意打乱的**。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
**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。
**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。
## 9.3.2 深度优先遍历
**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 9-11 图的深度优先遍历
### 1. 算法实现
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。
=== "Java"
```java title="graph_dfs.java"
/* 深度优先遍历 DFS 辅助函数 */
void dfs(GraphAdjList graph, Set visited, List 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; // 跳过已被访问过的顶点
// 递归访问邻接顶点
dfs(graph, visited, res, adjVet);
}
}
/* 深度优先遍历 DFS */
// 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 graphDFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
// 顶点遍历序列
List res = new ArrayList<>();
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
Set visited = new HashSet<>();
dfs(graph, visited, res, startVet);
return res;
}
```
=== "C++"
```cpp title="graph_dfs.cpp"
/* 深度优先遍历 DFS 辅助函数 */
void dfs(GraphAdjList &graph, unordered_set &visited, vector &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; // 跳过已被访问过的顶点
// 递归访问邻接顶点
dfs(graph, visited, res, adjVet);
}
}
/* 深度优先遍历 DFS */
// 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 graphDFS(GraphAdjList &graph, Vertex *startVet) {
// 顶点遍历序列
vector res;
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
unordered_set visited;
dfs(graph, visited, res, startVet);
return res;
}
```
=== "Python"
```python title="graph_dfs.py"
def dfs(graph: GraphAdjList, visited: set[Vertex], res: list[Vertex], vet: Vertex):
"""深度优先遍历 DFS 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 # 跳过已被访问过的顶点
# 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 DFS"""
# 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
```
=== "Go"
```go title="graph_dfs.go"
/* 深度优先遍历 DFS 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 DFS */
// 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
}
```
=== "JS"
```javascript title="graph_dfs.js"
/* 深度优先遍历 DFS */
// 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; // 跳过已被访问过的顶点
}
// 递归访问邻接顶点
dfs(graph, visited, res, adjVet);
}
}
/* 深度优先遍历 DFS */
// 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 DFS 辅助函数 */
function dfs(
graph: GraphAdjList,
visited: Set,
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; // 跳过已被访问过的顶点
}
// 递归访问邻接顶点
dfs(graph, visited, res, adjVet);
}
}
/* 深度优先遍历 DFS */
// 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 = new Set();
dfs(graph, visited, res, startVet);
return res;
}
```
=== "C"
```c title="graph_dfs.c"
/* 深度优先遍历 DFS 辅助函数 */
int resIndex = 0;
void dfs(graphAdjList *graph, hashTable *visited, Vertex *vet, Vertex **res) {
if (hashQuery(visited, vet->pos) == 1) {
return; // 跳过已被访问过的顶点
}
hashMark(visited, vet->pos); // 标记顶点并将顶点存入数组
res[resIndex] = vet; // 将顶点存入数组
resIndex++;
// 遍历该顶点链表
Node *n = vet->linked->head->next;
while (n != 0) {
// 递归访问邻接顶点
dfs(graph, visited, n->val, res);
n = n->next;
}
return;
}
/* 深度优先遍历 DFS */
// 使用邻接表来表示图，以便获取指定顶点的所有邻接顶点
Vertex **graphDFS(graphAdjList *graph, Vertex *startVet) {
// 顶点遍历序列
Vertex **res = (Vertex **)malloc(sizeof(Vertex *) * graph->size);
memset(res, 0, sizeof(Vertex *) * graph->size);
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
hashTable *visited = newHash(graph->size);
dfs(graph, visited, startVet, res);
// 释放哈希表内存并将数组索引归零
freeHash(visited);
resIndex = 0;
// 返回遍历数组
return res;
}
```
=== "C#"
```csharp title="graph_dfs.cs"
/* 深度优先遍历 DFS 辅助函数 */
void dfs(GraphAdjList graph, HashSet visited, List 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; // 跳过已被访问过的顶点
}
// 递归访问邻接顶点
dfs(graph, visited, res, adjVet);
}
}
/* 深度优先遍历 DFS */
// 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 graphDFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
// 顶点遍历序列
List res = new List();
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
HashSet visited = new HashSet();
dfs(graph, visited, res, startVet);
return res;
}
```
=== "Swift"
```swift title="graph_dfs.swift"
/* 深度优先遍历 DFS 辅助函数 */
func dfs(graph: GraphAdjList, visited: inout Set, 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 // 跳过已被访问过的顶点
}
// 递归访问邻接顶点
dfs(graph: graph, visited: &visited, res: &res, vet: adjVet)
}
}
/* 深度优先遍历 DFS */
// 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 = []
dfs(graph: graph, visited: &visited, res: &res, vet: startVet)
return res
}
```
=== "Zig"
```zig title="graph_dfs.zig"
[class]{}-[func]{dfs}
[class]{}-[func]{graphDFS}
```
=== "Dart"
```dart title="graph_dfs.dart"
/* 深度优先遍历 DFS 辅助函数 */
void dfs(
GraphAdjList graph,
Set visited,
List 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; // 跳过已被访问过的顶点
}
// 递归访问邻接顶点
dfs(graph, visited, res, adjVet);
}
}
/* 深度优先遍历 DFS */
List graphDFS(GraphAdjList graph, Vertex startVet) {
// 顶点遍历序列
List res = [];
// 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
Set visited = {};
dfs(graph, visited, res, startVet);
return res;
}
```
=== "Rust"
```rust title="graph_dfs.rs"
/* 深度优先遍历 DFS 辅助函数 */
fn dfs(graph: &GraphAdjList, visited: &mut HashSet, res: &mut Vec, 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; // 跳过已被访问过的顶点
}
// 递归访问邻接顶点
dfs(graph, visited, res, adj_vet);
}
}
}
/* 深度优先遍历 DFS */
// 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 {
// 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
}
```
深度优先遍历的算法流程如图 9-12 所示。
- **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，回溯到了开启此递归方法的位置。
为了加深理解，建议将图示与代码结合起来，在脑中（或者用笔画下来）模拟整个 DFS 过程，包括每个递归方法何时开启、何时返回。
=== "<1>"
=== "<2>"
=== "<3>"
=== "<4>"
=== "<5>"
=== "<6>"
=== "<7>"
=== "<8>"
=== "<9>"
=== "<10>"
=== "<11>"
图 9-12 图的深度优先遍历步骤
!!! question "深度优先遍历的序列是否唯一？"
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。
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，它们展示了三种不同的遍历优先级，然而这三者都属于深度优先遍历。
### 2. 复杂度分析
**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。
**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。