什么是图片？
该图的特征：
QIQIAO地图
图形抽象
问题：如何不反复穿过每座桥，最后返回起点？（任何起点）
Euler最终以图形的形式抽象了它。每行代表每个桥，a，b，c，d，代表起点
结论：出发点的桥梁数量无法返回起点。
图形的常用术语：
相邻矩阵的常见方式表示：相邻矩阵。
如图所示：
相邻矩阵的问题：
指示相邻表图的另一种方法是：相邻表。
如图所示：
相邻表的问题：
在实施过程中，相邻表用于表示侧面，并使用字典地图来存储相邻的表。
首先创建图形类图，添加基本属性，然后实现Graph类的常见方法：
如图所示：
创建一个数组对象顶点存储顶点；创建一个地图对象边缘存储边缘，其中键是顶点，值是存储密钥顶点的相邻顶点的数组。
代码：
将ToString方法添加到图形中，以相邻表的形式在图中实现顶点。
代码：
测试代码：
检测结果：
该人物的遍历思想：
遍历图的两种算法：
为了记录是否访问了顶点，使用三种颜色表示其状态
首先封装了初始化方法，以将图中的所有顶点初始化为白色，并且代码如下实现：
广度优先搜索广度优先级搜索算法的想法：
实施思想：
根据队列，您可以简单地实现广度优先级搜索算法：
代码：
详细过程：
指定的第一个顶点的第一个顶点的遍历过程是：
这样，元素在队列中为0，也就是说，所有顶点在停止之前变成黑色，并从队列中出来。目前，图中的顶点已经通过了所有人。
测试代码：
测试结果：['a'，'b'，'c'，'d'，'e'，'f'，'g'，'h'，'i']
可以看出，广度优先搜索的顺序并未反复穿越所有顶点。
深入优先搜索深度优先算法的想法：
实施思想：
基于递归实现深度优先搜索算法：定义DFS方法来调用递归方法dfsvisit，并为递归访问图中的每个顶点定义DFSVisit方法。
在DFS方法中：
在DFSVisit方法中：
代码：
详细过程：
在这里，我们主要解释代码中的步骤3：访问指定顶点的相邻顶点。
下图显示了遍历图中每个点的完整过程：
测试代码：
测试结果：['a'，'b'，'e'，'i'，'f'，'c'，'d'，'g'，'h']
原始：https：//juejin.cn/post/7101924711667335199