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图遍历算法是计算机科学中的基础算法，用于系统地访问图数据结构中的所有节点和边。图由节点和连接节点的边组成，是表示复杂关系的重要数据结构。最常见的两种图遍历算法是深度优先搜索和广度优先搜索，它们各有不同的特点和应用场景。
深度优先搜索是一种图遍历算法，它从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地探索图的结构。当到达一个没有未访问邻居的节点时，算法会回溯到前一个节点，继续探索其他分支。DFS使用栈数据结构来存储待访问的节点，可以通过递归或显式栈来实现。让我们看看DFS如何遍历这个图。
广度优先搜索是另一种重要的图遍历算法。与深度优先搜索不同，BFS从起始节点开始，首先访问其所有直接邻居，然后访问这些邻居的所有未访问邻居，以此类推。这种方法一层一层地向外扩展，就像水波纹一样。BFS使用队列数据结构来存储待访问的节点，确保先访问的节点先被处理。让我们看看BFS如何遍历同一个图。
现在让我们比较这两种图遍历算法的主要区别。DFS使用栈数据结构，遵循后进先出的原则，倾向于深入探索然后回溯，内存使用相对较少，适合路径查找和环检测。而BFS使用队列数据结构，遵循先进先出的原则，逐层扩展探索，能够找到无权图中的最短路径，适合解决连通性和最短路径问题。两种算法各有优势，选择哪种取决于具体的应用需求。
图遍历算法在实际应用中有着广泛的用途。DFS特别适合需要深入探索的场景，如拓扑排序、强连通分量检测、迷宫求解和回溯算法。而BFS则擅长处理需要逐层扩展的问题，如在无权图中查找最短路径、社交网络分析、网络爬虫和游戏AI寻路。理解这两种算法的特点和适用场景，能帮助我们在解决实际问题时选择最合适的方法。