xinyin025/hello-algo
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@@ -93,9 +93,9 @@ BFS 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，
=== "Python"
```python title="graph_bfs.py"
""" 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
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
@@ -198,15 +198,15 @@ BFS 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，
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
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
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
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
@@ -378,8 +378,8 @@ BFS 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，
=== "Python"
```python title="graph_dfs.py"
""" 深度优先遍历 DFS 辅助函数 """
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
@@ -389,9 +389,8 @@ BFS 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，
# 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
def graph_dfs(graph: GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> List[Vertex]:
""" 深度优先遍历 DFS """
# 顶点遍历序列
res = []
# 哈希表，用于记录已被访问过的顶点
@@ -466,8 +465,8 @@ BFS 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，
```typescript title="graph_dfs.ts"
/* 深度优先遍历 DFS 辅助函数 */
function dfs(graph: GraphAdjList, visited: Set<Vertex>, 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
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)) {