图的遍历算法
图采用邻接表存储，其中有顶点结点和边结点如下：
顶点结点[VerName,adjacent] 边结点[VerAdj,cost,link]
其中VerName为顶点v结点名，adjacent为其第一个邻接顶点的地址。VerAdj为该临接顶点在Head表中的位置，link为顶点v下一个邻接顶点的地址。
深度优先遍历
设G=（V，E）是图，V（G）={0,1,2...n-1}，深度优先遍历图G的过程类似于树的先根遍历，其过程为：
首先，访问给定的起始顶点v0，从v0出发访问它的一个不曾被访问过的邻接顶点v1，再从v1出发访问它的一个不曾被访问过的邻接顶底v2……如此下去，直到到达了一个顶点，该顶点不再有未访问的邻接顶点。然后回溯到上一个被访问的顶点，看它是否还有未被访问的邻接顶点。若有，则访问该邻接顶点，且从它出发进行前述类似的访问。若没有，则进一步回溯。当所有顶点均被访问，整个深度优先遍历过程结束。
递归算法
DepthFirstSearch(v,visited)//visited为一个数组，表示每个顶点的访问情况，visited数组初值均为0。
DFSearch1.[初始化]
Print(v).
visited(v)=1.
p=adjacent(Head[v]).//adjacent()为存放顶点的边链表的头指针，顶点表名字记为Head
DFSearch2.[深度优先遍历]
WHILE p!=NULL DO
{IF visited[p->VerAdj]!=1 THEN
DepthFirstSearch(p->VerAdj,visited).
p=p->link.}.
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非递归算法
图的深度优先遍历迭代算法采用一个栈S来存储访问过程。当顶点v进入栈后，visited[v]=1,初始时，起始顶点v0入栈，其对应的visited[v0]=1，迭代过程如下：
（1）检测栈S是否为空，若为空则迭代结束。
（2）从栈中弹出一个顶点v，访问v。
（3）将v的未被访问（visited[i]=0）的邻接顶点压入栈,并将其visited值置1.
（4）执行步骤（1）
DFS(Head,v0,visited. ).
DFS1.[初始化]
FOR i==0 to n-1 DO visited[i]=0.
visited[v0]=1.
S<=v0.//将初始顶点压入栈
DFS.2[非递归深度优先遍历]
WHILE S不为空 DO
{v<=S.//弹出栈顶元素
PRINT(v).
p=p->adjacent(Head[v]).
WHILE p!=NULL DO
{IF visited[p->VerAdj]==0 THEN
{S<=(p->VerAdj).
visited[p->VerAdj]=1.
}
p=p->link.
}}.
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广度优先遍历
图的广度优先遍历类似于树的层次遍历。假设从图中某个顶点v0出发，依次访问v0的各个未曾访问过的邻接点。然后分别从这些邻接点出发访问其邻接的顶点，直至图中所有的点都被访问过。图的深度与广度优先遍历的次序不唯一，与邻接表的次序有关。
递归算法
BreadthFirstSearch(v,visited)//visited数组初值均为0
BreadthFirstSearch1.[初始化]
Print(v).
visited(v)=1.
p=adjacent(Head[v]).//adjacent()为存放顶点的边链表的头指针，顶点表名字记为Head
WHILE p!=NULL DO
{PRINT(p).
p=p->link.
}
BreadthFirstSearch2.[递归广度优先遍历]
p=adjacent(Head[v]).
WHILE p!=NULL DO
{BreadthFirstSearch(p->VerAdj,visited).
p=p->link.
}
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非递归算法
使用队列
BFS(Head,v0,visited)
BFS1.[初始化]
FOR i==0 to n-1 DO visited[i]=0.
visited[v0]=1.
Q<=v0.//将初始顶点入队
BFS.2[非递归深度优先遍历]
WHILE Q不为空 DO
{v<=Q.//出队
PRINT(v).
p=p->adjacent(Head[v]).
WHILE p!=NULL DO
{IF visited[p->VerAdj]==0 THEN
{Q<=(p->VerAdj).
visited[p->VerAdj]=1.
}
p=p->link.
}}.
