该文章主要介绍两种常用的图搜索方式。

一、广度优先搜索

1.策略

首先访问顶点s，之后访问所有s的邻接顶点，再访问s邻接顶点的邻接顶点…多次访问后，图中所有顶点均被访问一次，则遍历过程结束。

该遍历方法类似于二叉树中的层次遍历。

2.代码

与层次遍历相似，图的广度优先遍历也使用队列作为辅助。

template <typename Tv, typename Te>
void Graph<Tv, Te>::BFS(int v,int & clock)
{
	Queue<int> Q;
	status(v) = DISCOVERED;
	Q.enedueue(v);
	while(!Qempty())
	{
		int v = Q.dequeue();
		dTime(v) = ++clock;
		for(int u = firstNbr(v);-1 < u;u = nextNbr(v, u))
			if(UNDISCOVERED == status(u))
			{
				status(u) = DISCOVERED;
				Q.enqueue(u);
				status(v, u) = TREE;
				parent(u) = v;
			}
			else
				status(v,u) = CROSS;
		status(v) = VISITED;
	}
}

二、深度优先搜索

1.策略

首先访问顶点S: DFS(S)，若存在未被访问的邻居U，则递归执行DFS(U)，否则返回。

2.代码

template <typename Tv, typename Te>
void Graph <Tv, Te>::DFS(int v, int & clock)
{
	dTime(v) = ++clock;
	status(v) = DISCOVERED;
	for (int u = firstNbr(v); -1 < u; u = nextNbr(v, u))
	switch(status(u))
	{
		case UNDISCOVERED:
			status(v, u) = TTREE;
			parent = v;
			DFS(u, clock);
			break;
		case DISCOVERED:
			status(v, u) = BACKWARD;
			break;
		default:
			status(v, u) = dTime(v) < dTime(u) ? FORWARD : CROSS;
			break;
	}
	status(v) = VISITED;
	fTime(v) = ++clock;
}