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遍历图的两种主要方法是深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。以下是它们的实现：
深度优先搜索（DFS）
def dfs(graph, start, visited=None):
if visited is None:
visited = set()
visited.add(start)
print(start) # 处理节点
for neighbor in graph[start]:
if neighbor not in visited:
dfs(graph, neighbor, visited)广度优先搜索（BFS）
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----------------------本题详细解读
深度优先搜索（DFS）
深度优先搜索是一种递归的遍历方法，它从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深入地访问节点，直到到达没有未访问邻居的节点，然后回溯并继续探索其他路径。DFS通常使用栈（递归调用栈）来实现。
- 优点：实现简单，适合用于寻找路径、拓扑排序等问题。
- 缺点：可能会陷入深度较大的路径，导致栈溢出。
广度优先搜索（BFS）
广度优先搜索是一种迭代的遍历方法，它从起始节点开始，逐层访问所有邻居节点，然后再访问邻居的邻居节点，依此类推。BFS通常使用队列来实现。
- 优点：适合用于寻找最短路径、连通分量等问题。
- 缺点：需要额外的空间来存储队列，空间复杂度较高。
选择DFS还是BFS？
- 如果需要寻找最短路径或最小步数，通常选择BFS。
- 如果需要探索所有可能的路径或进行拓扑排序，通常选择DFS。
图的表示
在代码中，图通常使用邻接表或邻接矩阵来表示。邻接表适合稀疏图，邻接矩阵适合稠密图。
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-时间复杂度
- DFS：O(V + E)，其中V是顶点数，E是边数。
- BFS：O(V + E)，其中V是顶点数，E是边数。
空间复杂度
- DFS：O(V)，递归调用栈的深度最多为V。
- BFS：O(V)，队列中最多存储V个节点。