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圖的深度優先搜索(Depth First Search)，和樹的先序遍歷比較類似。
它的思想：假設初始狀態是圖中所有頂點均未被訪問，則從某個頂點v出發，首先訪問該頂點，然后依次從它的各個未被訪問的鄰接點出發深度優先搜索遍歷圖，直至圖中所有和v有路徑相通的頂點都被訪問到。 若此時尚有其他頂點未被訪問到，則另選一個未被訪問的頂點作起始點，重復上述過程，直至圖中所有頂點都被訪問到為止。
顯然，深度優先搜索是一個遞歸的過程。
廣度優先搜索算法(Breadth First Search)，又稱為"寬度優先搜索"或"橫向優先搜索"，簡稱BFS。
它的思想是：從圖中某頂點v出發，在訪問了v之后依次訪問v的各個未曾訪問過的鄰接點，然后分別從這些鄰接點出發依次訪問它們的鄰接點，并使得“先被訪問的頂點的鄰接點先于后被訪問的頂點的鄰接點被訪問，直至圖中所有已被訪問的頂點的鄰接點都被訪問到。如果此時圖中尚有頂點未被訪問，則需要另選一個未曾被訪問過的頂點作為新的起始點，重復上述過程，直至圖中所有頂點都被訪問到為止。
換句話說，廣度優先搜索遍歷圖的過程是以v為起點，由近至遠，依次訪問和v有路徑相通且路徑長度為1,2...的頂點。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Sep 27 00:41:25 2017
@author: my
"""
from collections import OrderedDict
class graph:
nodes=OrderedDict({})#有序字典
def toString(self):
for key in self.nodes:
print key+'鄰接點為'+str(self.nodes[key].adj)
def add(self,data,adj,tag):
n=Node(data,adj)
self.nodes[tag]=n
for vTag in n.adj:
if self.nodes.has_key(vTag) and tag not in self.nodes[vTag].adj:
self.nodes[vTag].adj.append(tag)
visited=[]
def dfs(self,v):
if v not in self.visited:
self.visited.append(v)
print v
for adjTag in self.nodes[v].adj:
self.dfs(adjTag)
visited2=[]
def bfs(self,v):
queue=[]
queue.insert(0,v)
self.visited2.append(v)
while(len(queue)!=0):
top=queue[len(queue)-1]
for temp in self.nodes[top].adj:
if temp not in self.visited2:
self.visited2.append(temp)
queue.insert(0,temp)
print top
queue.pop()
class Node:
data=0
adj=[]
def __init__(self,data,adj):
self.data=data
self.adj=adj
g=graph()
g.add(0,['e','c'],'a')
g.add(0,['a','g'],'b')
g.add(0,['a','e'],'c')
g.add(0,['a','f'],'d')
g.add(0,['a','c','f'],'e')
g.add(0,['d','g','e'],'f')
g.add(0,['b','f'],'g')
g.toString()
print '深度優先遍歷的結構為'
g.dfs('c')
print '廣度優先遍歷的結構為'
g.bfs('c')
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