xinyin025/hello-algo
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krahets
2023-08-21 19:33:45 +08:00
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docs/chapter_graph/graph_traversal.md
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@@ -10,7 +10,7 @@
## 广度优先遍历
**广度优先遍历是一种由近及远的遍历方式，从距离最近的顶点开始访问，并一层层向外扩张**。具体来说，从某个顶点出发，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。
**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**。如下图所示，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。
![图的广度优先遍历](graph_traversal.assets/graph_bfs.png)
@@ -96,7 +96,7 @@ BFS 通常借助队列来实现。队列具有“先入先出”的性质，这
[class]{}-[func]{graph_bfs}
```
代码相对抽象，建议对照以下动画图示来加深理解。
代码相对抽象，建议对照下图来加深理解。
=== "<1>"
![图的广度优先遍历步骤](graph_traversal.assets/graph_bfs_step1.png)
@@ -143,13 +143,13 @@ BFS 通常借助队列来实现。队列具有“先入先出”的性质，这
## 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**。具体地，从某个顶点出发，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。
**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**。如下图所示，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。
![图的深度优先遍历](graph_traversal.assets/graph_dfs.png)
### 算法实现
这种“走到尽头 + 回溯”的算法形式通常基于递归来实现。与 BFS 类似，在 DFS 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。
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"