如何使用BFS和DFS遍历加权无向图中的指定节点？

BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索）是图遍历算法，用于遍历图中的节点。在加权无向图中，BFS和DFS的使用方式略有不同。

BFS遍历加权无向图中的指定节点的步骤如下：

1. 创建一个队列，并将起始节点加入队列。
2. 创建一个集合，用于记录已经访问过的节点。
3. 进入循环，直到队列为空：
   • 从队列中取出一个节点，并将其标记为已访问。
   • 遍历该节点的所有邻居节点：
     • 如果邻居节点未被访问过，将其加入队列。

• 如果找到目标节点，停止遍历。

DFS遍历加权无向图中的指定节点的步骤如下：

1. 创建一个栈，并将起始节点加入栈。
2. 创建一个集合，用于记录已经访问过的节点。
3. 进入循环，直到栈为空：
   • 从栈顶取出一个节点，并将其标记为已访问。
   • 遍历该节点的所有邻居节点：
     • 如果邻居节点未被访问过，将其加入栈。

• 如果找到目标节点，停止遍历。

BFS和DFS的区别在于遍历顺序和数据结构。BFS使用队列作为辅助数据结构，先访问起始节点的所有邻居节点，然后再逐层访问下一层的节点。DFS使用栈作为辅助数据结构，先访问起始节点的一个邻居节点，然后再递归地访问该邻居节点的邻居节点，直到无法继续深入，然后回溯到上一层继续遍历。

BFS和DFS在加权无向图中的应用场景包括：

• 寻找最短路径：BFS可以用于寻找两个节点之间的最短路径，因为BFS先访问距离起始节点近的节点。
• 连通性检测：DFS可以用于检测图中是否存在从起始节点到目标节点的路径。
• 图的遍历：BFS和DFS都可以用于遍历整个图的节点。

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