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数据结构的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据结构的基本概念，掌握线性表、树、图等常见数据结构的特点与应用场景。
2. 学会分析不同数据结构的存储方式和操作方法，并能运用到实际问题的解决中。
3. 掌握排序和查找算法的基本原理，了解其时间复杂度和空间复杂度。
技能目标：1. 能够运用所学数据结构知识，解决实际问题，提高编程能力。
2. 能够运用排序和查找算法，优化程序性能，提高解决问题的效率。
3. 能够运用数据结构知识，分析并解决复杂问题，培养逻辑思维能力和创新意识。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据结构学科的兴趣，激发学习热情，形成主动探索和积极进取的学习态度。
2. 增强学生的团队协作意识，培养合作解决问题的能力，提高沟通表达能力。
3. 培养学生的抽象思维能力，使其认识到数据结构在计算机科学中的重要性，激发对计算机科学的热爱。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点和教学要求，注重理论与实践相结合，培养学生的编程能力和逻辑思维能力。
通过本课程的学习，使学生能够掌握数据结构的基本知识，提高解决实际问题的能力，同时培养良好的学习态度和价值观。
在教学过程中，将目标分解为具体的学习成果，以便进行后续的教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据结构基本概念：介绍数据结构的概念、作用和分类，重点讲解线性结构（线性表、栈、队列）和非线性结构（树、图）的特点。
2. 线性表：讲解线性表的顺序存储和链式存储结构，以及相关操作（插入、删除、查找等）。
3. 栈和队列：介绍栈和队列的应用场景、存储结构及相关操作。
4. 树和二叉树：讲解树的定义、性质、存储结构，二叉树的遍历算法及线索二叉树。
5. 图：介绍图的定义、存储结构（邻接矩阵和邻接表）、图的遍历算法（深度优先搜索和广度优先搜索）。
6. 排序算法：讲解常见排序算法（冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等）的原理、实现及性能分析。
7. 查找算法：介绍线性查找、二分查找等查找算法的原理及实现。
题目1：图的遍历功能：实现图的深度优先, 广度优先遍历算法，并输出原图结构及遍历结果。
分步实施：1) 初步完成总体设计，搭好框架；2)完成最低要求：两种必须都要实现，写出画图的思路；3)进一步要求：画出图的结构，有兴趣的同学可以进一步改进图的效果。
要求：1）界面友好，函数功能要划分好2）总体设计应画一流程图3）程序要加必要的注释4)要提供程序测试方案5)程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。
题目2：n维矩阵乘法：A B－1功能：设计一个矩阵相乘的程序，首先从键盘输入两个矩阵a，b的内容，并输出两个矩阵，输出ab－1结果。
分步实施：1）初步完成总体设计，搭好框架，确定人机对话的界面，确定函数个数；2）完成最低要求：建立一个文件，可完成2维矩阵的情况；3）一步要求：通过键盘输入维数n。
有兴趣的同学可以自己扩充系统功能。
要求：1）界面友好，函数功能要划分好2）总体设计应画一流程图3）程序要加必要的注释4）要提供程序测试方案5）程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。
题目3：数组应用功能：按照行优先顺序将输入的数据建成4维数组，再按照列优先顺序输出结果，给出任意处的元素值，并给出对应的一维数组中的序号。
分步实施：1．初步完成总体设计，搭好框架，确定人机对话的界面，确定函数个数；2．完成最低要求：完成第一个功能；3．进一步要求：进一步完成后续功能。
有兴趣的同学可以自己扩充系统功能。
要求：1）界面友好，函数功能要划分好2）总体设计应画一流程图3）程序要加必要的注释4）要提供程序测试方案5）程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。
题目4：数组应用2功能：读入数组下标，求出数组A靠边元素之和；求从A[0][0]开始的互不相邻的各元素之和；当m=n时，分别求两条对角线上的元素之和，否则打印出m!=n的信息。
精心整理课程设计题目九：图的广度优先遍历基本要求：采用邻接表存储结构实现图的广度优先遍历。
（2）对任意给定的图（顶点数和边数自定），建立它的邻接表并输出；（3）实现图的广度优先遍历*/#include<iostream.h>#include<stdio.h>#include<malloc.h>#defineMAX_NUM20intvisited[MAX_NUM]={0};typedefintVertexType;typedefenum{DG=1,UDG}GraphKind;typedefstructArcNode{intadjvex;intweight;structArcNode*nextarc;ArcNode*info;}ArcNode;typedefstructVNode{VertexTypedata;ArcNode*firstarc;}VNode,AdjList[MAX_NUM];typedefstruct{AdjListvertices;intvexnum,arcnum;GraphKindkind;}ALGraph;voidPRIN(ALGraph&G);voidCreat_adjgraph(ALGraph&G);voidbfs(ALGraph&G,intv);voidCreat_adjgraphDG(ALGraph&G);voidCreat_adjgraphUDG(ALGraph&G);voidCreat_adjgraph(ALGraph&G);voidCreat_adjgraphDG(ALGraph&G){inti,s,d;ArcNode*p=NULL,*q=NULL;G.kind=DG;printf("请输入顶点数和边数：");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("第%d个顶点信息：",i+1);scanf("%d",&G.vertices[i].data);G.vertices[i].firstarc=NULL;}for(i=0;i<G.arcnum;++i){printf("第%d条边的起始顶点编号和终止顶点编号：",i+1);scanf("%d%d",&s,&d);while(s<1||s>G.vexnum||d<1||d>G.vexnum){printf("编号超出范围，重新输入");scanf("%d%d",&s,&d);}s--;d--;p=new(ArcNode);p->adjvex=d;p->nextarc=G.vertices[s].firstarc;G.vertices[s].firstarc=p;}}voidCreat_adjgraphUDG(ALGraph&G){inti,s,d;ArcNode*p,*q;G.kind=UDG;printf("请输入顶点数和边数：");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("第%d个顶点信息：",i+1);scanf("%d",&G.vertices[i].data);G.vertices[i].firstarc=NULL;}for(i=0;i<G.arcnum;++i){printf("第%d条边的起始顶点编号和终止顶点编号：",i+1);scanf("%d%d",&s,&d);while(s<1||s>G.vexnum||d<1||d>G.vexnum){printf("编号超出范围，重新输入");scanf("%d%d",&s,&d);}s--;d--;p=new(ArcNode);p->adjvex=d;p->nextarc=G.vertices[s].firstarc;G.vertices[s].firstarc=p;q=new(ArcNode);q->adjvex=s;q->nextarc=G.vertices[d].firstarc;G.vertices[d].firstarc=q;}}voidPRIN(ALGraph&G){inti;ArcNode*p;if(G.kind==DG||G.kind==UDG){for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("V%d:",G.vertices[i].data);p=G.vertices[i].firstarc;while(p!=NULL){printf("%d\t",p->adjvex+1);p=p->nextarc;}printf("\n");}}}voidbfs(ALGraph&G,intv){v--;ArcNode*p;intqueue[MAX_NUM],front=0,rear=0;intw,i;for(i=0;i<G.vexnum;i++)visited[i]=0;printf("%4d",v+1);visited[v]=1;rear=(rear+1)%MAX_NUM;queue[rear]=v;while(front!=rear){front=(front+1)%MAX_NUM;w=queue[front];p=G.vertices[w].firstarc;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0){printf("%3d",p->adjvex+1);visited[p->adjvex]=1;rear=(rear+1)%MAX_NUM;queue[rear]=p->adjvex;}p=p->nextarc;}}printf("\n");}voidCreat_adjgraph(ALGraph&G){printf("1：有向图2：无向图\n");printf("请根据上述提示输入图的类型：");scanf("%d",&G.kind);switch(G.kind){caseDG:Creat_adjgraphDG(G);PRIN(G);break;caseUDG:Creat_adjgraphUDG(G);PRIN(G);break;default:printf("ERROR");break;}}voidmain(){ALGraphG;Creat_adjgraph(G);printf("\n");printf("广度优先搜索遍历序列为：\n");bfs(G,1);printf("\n");}。
深广度优先搜索课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解深广度优先搜索的概念，掌握其基本原理和应用场景。
2. 学生能够描述深广度优先搜索算法的步骤，并解释其在解决特定问题中的优势。
3. 学生能够掌握深广度优先搜索算法在图和树结构中的应用，并能运用到相关实际问题中。
技能目标：1. 学生能够运用深广度优先搜索算法解决迷宫问题，设计并实现简单的路径寻找算法。
2. 学生能够运用深广度优先搜索算法分析社交网络中的关系，提出合理的推荐策略。
3. 学生能够结合实际案例，运用深广度优先搜索算法进行问题分析，提出解决方案。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习深广度优先搜索，培养对算法思维的兴趣，提高解决问题的自信心。
2. 学生在学习过程中，学会与他人合作，培养团队精神和沟通能力。
3. 学生能够认识到深广度优先搜索在实际生活中的应用价值，激发对计算机科学的热爱。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点和知识深度，旨在通过深广度优先搜索算法的学习，提高学生的逻辑思维能力、问题解决能力和团队协作能力。
课程内容紧密联系教材，注重实用性和操作性，使学生在掌握算法原理的基础上，能够将其应用于实际问题的解决。
在教学过程中，教师需关注学生的学习反馈，及时调整教学策略，确保课程目标的实现。
二、教学内容本章节教学内容围绕深广度优先搜索算法，结合教材以下章节进行组织：1. 图的基本概念（教材第3章）：介绍图的结构、相关术语以及图的表示方法，为深广度优先搜索算法的学习奠定基础。
2. 深度优先搜索（教材第4章）：详细讲解深度优先搜索的原理、算法步骤及实现方法，结合实例进行分析。
3. 广度优先搜索（教材第5章）：介绍广度优先搜索的原理、算法步骤及实现方法，对比深度优先搜索，分析其优缺点及适用场景。
4. 深广度优先搜索的应用（教材第6章）：通过实例讲解深广度优先搜索在路径寻找、社交网络分析等领域的应用。
具体教学内容安排如下：1. 引言：引入图的概念，介绍图的表示方法，分析图在现实生活中的应用。
广度优先遍历序列例题
广度优先遍历序列是一种常见的二叉树遍历方式，也称为层次优先遍历。
下面是一个简单的例题：
上图为一棵二叉树，广度优先遍历的顺序为：A-B-C-D-E-D-F-G。
广度优先遍历通常会借助一个队列来实现，思路为：将根节点放入队列，当队列不为空时循环，在循环中取出队首元素做一些处理，如输出、求和、存储等，然后在存在左节点时，将左节点放入队列，在存在右节点时，将右节点放入队列。
通用的代码模板为：
```java
bfs(Node root) {
if (root == null) return;
Queue<Node> queue = new LinkedList<>(); // 增加root节点到队列中
queue.add(root);
while (queue.size() > 0) {
// 取出队头的元素
Node current = queue.poll();
// 做节点值输出
doSomething();
// 依次处理左右节点
if (current.left != null) queue.add(current.left);
if (current.right != null) queue.add(current.right);
}
}
```
其中，`Node`类表示二叉树节点，包含`left`和`right`两个子节点，以及一个存储节点值的`value`属性。
在`BFS`类的`main`方法中，构建了一棵二叉树，并调用`bfs`方法进行广度优先遍历。
⼆叉树遍历（前序、中序、后序、层次、⼴度优先、深度优先遍历）⽬录转载：⼆叉树概念⼆叉树是⼀种⾮常重要的数据结构，⾮常多其他数据结构都是基于⼆叉树的基础演变⽽来的。
对于⼆叉树，有深度遍历和⼴度遍历，深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历⽅法，⼴度遍历即我们寻常所说的层次遍历。
由于树的定义本⾝就是递归定义，因此採⽤递归的⽅法去实现树的三种遍历不仅easy理解并且代码⾮常简洁，⽽对于⼴度遍历来说，须要其他数据结构的⽀撑。
⽐⽅堆了。
所以。
对于⼀段代码来说，可读性有时候要⽐代码本⾝的效率要重要的多。
四种基本的遍历思想前序遍历：根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树中序遍历：左⼦树---> 根结点 ---> 右⼦树后序遍历：左⼦树 ---> 右⼦树 ---> 根结点层次遍历：仅仅需按层次遍历就可以⽐如。
求以下⼆叉树的各种遍历前序遍历：1 2 4 5 7 8 3 6中序遍历：4 2 7 5 8 1 3 6后序遍历：4 7 8 5 2 6 3 1层次遍历：1 2 3 4 5 6 7 8⼀、前序遍历1）依据上⽂提到的遍历思路：根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树，⾮常easy写出递归版本号：public void preOrderTraverse1(TreeNode root) {if (root != null) {System.out.print(root.val+" ");preOrderTraverse1(root.left);preOrderTraverse1(root.right);}}2）如今讨论⾮递归的版本号：依据前序遍历的顺序，优先訪问根结点。
然后在訪问左⼦树和右⼦树。
所以。
对于随意结点node。
第⼀部分即直接訪问之，之后在推断左⼦树是否为空，不为空时即反复上⾯的步骤，直到其为空。
若为空。
则须要訪问右⼦树。
注意。
在訪问过左孩⼦之后。
数据结构课设——有向图的深度、⼴度优先遍历及拓扑排序任务：给定⼀个有向图，实现图的深度优先, ⼴度优先遍历算法，拓扑有序序列，并输出相关结果。
功能要求：输⼊图的基本信息，并建⽴图存储结构（有相应提⽰），输出遍历序列，然后进⾏拓扑排序，并测试该图是否为有向⽆环图，并输出拓扑序列。
按照惯例，先上代码，注释超详细：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>#pragma warning(disable:4996)#define Max 20//定义数组元素最⼤个数（顶点最⼤个数）typedef struct node//边表结点{int adjvex;//该边所指向结点对应的下标struct node* next;//该边所指向下⼀个结点的指针}eNode;typedef struct headnode//顶点表结点{int in;//顶点⼊度char vertex;//顶点数据eNode* firstedge;//指向第⼀条边的指针，边表头指针}hNode;typedef struct//邻接表（图）{hNode adjlist[Max];//以数组的形式存储int n, e;//顶点数，边数}linkG;//以邻接表的存储结构创建图linkG* creat(linkG* g){int i, k;eNode* s;//边表结点int n1, e1;char ch;g = (linkG*)malloc(sizeof(linkG));//申请结点空间printf("请输⼊顶点数和边数：");scanf("%d%d", &n1, &e1);g->n = n1;g->e = e1;printf("顶点数：%d 边数：%d\n", g->n, g->e);printf("请输⼊顶点信息（字母）：");getchar();//因为接下来要输⼊字符串，所以getchar⽤于承接上⼀条命令的结束符for (i = 0; i < n1; i++){scanf("%c", &ch);g->adjlist[i].vertex = ch;//获得该顶点数据g->adjlist[i].firstedge = NULL;//第⼀条边设为空}printf("\n打印顶点下标及顶点数据：\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//循环打印顶点下标及顶点数据{printf("顶点下标：%d 顶点数据：%c\n", i, g->adjlist[i].vertex);}getchar();int i1, j1;//相连接的两个顶点序号for (k = 0; k < e1; k++)//建⽴边表{printf("请输⼊对<i,j>（空格分隔）：");scanf("%d%d", &i1, &j1);s = (eNode*)malloc(sizeof(eNode));//申请边结点空间s->adjvex = j1;//边所指向结点的位置，下标为j1s->next = g->adjlist[i1].firstedge;//将当前s的指针指向当前顶点上指向的结点g->adjlist[i1].firstedge = s;//将当前顶点的指针指向s}return g;//返回指针g}int visited[Max];//标记是否访问void DFS(linkG* g, int i)//深度优先遍历{eNode* p;printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已访问过的顶点visited值改为1p = g->adjlist[i].firstedge;//p指向顶点i的第⼀条边while (p)//p不为NULL时（边存在）{if (visited[p->adjvex] != 1)//如果没有被访问DFS(g, p->adjvex);//递归}p = p->next;//p指向下⼀个结点}}void DFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("深度优先遍历;\n");//printf("%d\n",g->n);for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问{DFS(g, i);//调⽤DFS函数}}}void BFS(linkG* g, int i)//⼴度优先遍历{int j;eNode* p;int q[Max], front = 0, rear = 0;//建⽴顺序队列⽤来存储，并初始化printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已经访问过的改成1rear = (rear + 1) % Max;//普通顺序队列的话，这⾥是rear++q[rear] = i;//当前顶点（下标）队尾进队while (front != rear)//队列⾮空{front = (front + 1) % Max;//循环队列，顶点出队j = q[front];p = g->adjlist[j].firstedge;//p指向出队顶点j的第⼀条边while (p != NULL){if (visited[p->adjvex] == 0)//如果未被访问{printf("%c ", g->adjlist[p->adjvex].vertex);visited[p->adjvex] = 1;//将该顶点标记数组值改为1rear = (rear + 1) % Max;//循环队列q[rear] = p->adjvex;//该顶点进队}p = p->next;//指向下⼀个结点}}}void BFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("⼴度优先遍历：\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问过{BFS(g, i);//调⽤BFS函数}}}//因为拓扑排序要求⼊度为0，所以需要先求出每个顶点的⼊度void inDegree(linkG* g)//求图顶点⼊度{eNode* p;int i;for (i = 0; i < g->n; i++)//循环将顶点⼊度初始化为0{g->adjlist[i].in = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//循环每个顶点{p = g->adjlist[i].firstedge;//获取第i个链表第1个边结点指针while (p != NULL)///当p不为空（边存在）{g->adjlist[p->adjvex].in++;//该边终点结点⼊度+1p = p->next;//p指向下⼀个边结点}printf("顶点%c的⼊度为：%d\n", g->adjlist[i].vertex, g->adjlist[i].in);}void topo_sort(linkG *g)//拓扑排序{eNode* p;int i, k, gettop;int top = 0;//⽤于栈指针的下标索引int count = 0;//⽤于统计输出顶点的个数int* stack=(int *)malloc(g->n*sizeof(int));//⽤于存储⼊度为0的顶点for (i=0;i<g->n;i++)//第⼀次搜索⼊度为0的顶点{if (g->adjlist[i].in==0){stack[++top] = i;//将⼊度为0的顶点进栈}}while (top!=0)//当栈不为空时{gettop = stack[top--];//出栈,并保存栈顶元素（下标）printf("%c ",g->adjlist[gettop].vertex);count++;//统计顶点//接下来是将邻接点的⼊度减⼀，并判断该点⼊度是否为0p = g->adjlist[gettop].firstedge;//p指向该顶点的第⼀条边的指针while (p)//当p不为空时{k = p->adjvex;//相连接的顶点（下标）g->adjlist[k].in--;//该顶点⼊度减⼀if (g->adjlist[k].in==0){stack[++top] = k;//如果⼊度为0，则进栈}p = p->next;//指向下⼀条边}}if (count<g->n)//如果输出的顶点数少于总顶点数，则表⽰有环{printf("\n有回路！\n");}free(stack);//释放空间}void menu()//菜单{system("cls");//清屏函数printf("************************************************\n");printf("* 1.建⽴图 *\n");printf("* 2.深度优先遍历 *\n");printf("* 3.⼴度优先遍历 *\n");printf("* 4.求出顶点⼊度 *\n");printf("* 5.拓扑排序 *\n");printf("* 6.退出 *\n");printf("************************************************\n");}int main(){linkG* g = NULL;int c;while (1){menu();printf("请选择：");scanf("%d", &c);switch (c){case1:g = creat(g); system("pause");break;case2:DFSTravel(g); system("pause");break;case3:BFSTravel(g); system("pause");break;case4:inDegree(g); system("pause");break;case5:topo_sort(g); system("pause");break;case6:exit(0);break;}}return0;}实验⽤图:运⾏结果：关于深度优先遍历 a.从图中某个顶点v 出发，访问v 。
算法设计：深度优先遍历和广度优先遍历实现深度优先遍历过程1、图的遍历和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。
它是许多图的算法的基础。
深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。
它们对无向图和有向图均适用。
注意：以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。
2、布尔向量visited[0．．n-1]的设置图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。
在访问了某顶点之后，又可能顺着某条回路又回到了该顶点。
为了避免重复访问同一个顶点，必须记住每个已访问的顶点。
为此，可设一布尔向量visited[0．．n-1]，其初值为假，一旦访问了顶点Vi之后，便将visited[i]置为真。
--------------------------深度优先遍历(Depth-First Traversal)1．图的深度优先遍历的递归定义假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。
在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。
若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。
若此时图中仍有未访问的顶点，则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程，直至图中所有顶点均已被访问为止。
图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。
采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。
这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。
相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。
2、深度优先搜索的过程设x是当前被访问顶点，在对x做过访问标记后，选择一条从x出发的未检测过的边(x，y)。
若发现顶点y已访问过，则重新选择另一条从x出发的未检测过的边，否则沿边(x，y)到达未曾访问过的y，对y访问并将其标记为已访问过；然后从y开始搜索，直到搜索完从y出发的所有路径，即访问完所有从y出发可达的顶点之后，才回溯到顶点x，并且再选择一条从x出发的未检测过的边。
【算法】⼴度优先算法和深度优先算法⼴度（BFS）和深度（DFS）优先算法这俩个算法是图论⾥⾯⾮常重要的两个遍历的⽅法。
下⾯⼀个例⼦迷宫计算，如下图解释：所谓⼴度，就是⼀层⼀层的，向下遍历，层层堵截，看下⾯这幅图，我们如果要是⼴度优先遍历的话，我们的结果是V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8。
⼴度优先搜索的思想： ①访问顶点vi ； ②访问vi 的所有未被访问的邻接点w1 ,w2 , …wk ； ③依次从这些邻接点（在步骤②中访问的顶点）出发，访问它们的所有未被访问的邻接点; 依此类推，直到图中所有访问过的顶点的邻接点都被访问； 说明： 为实现③，需要保存在步骤②中访问的顶点，⽽且访问这些顶点的邻接点的顺序为：先保存的顶点，其邻接点先被访问。
这⾥我们就想到了⽤标准模板库中的queue队列来实现这种先进现出的服务。
步骤： 1.将V1加⼊队列，取出V1，并标记为true(即已经访问)，将其邻接点加进⼊队列，则 <—[V2 V3] 2.取出V2，并标记为true(即已经访问)，将其未访问过的邻接点加进⼊队列，则 <—[V3 V4 V5]3.取出V3，并标记为true(即已经访问)，将其未访问过的邻接点加进⼊队列，则 <—[V4 V5 V6 V7]4.取出V4，并标记为true(即已经访问)，将其未访问过的邻接点加进⼊队列，则 <—[V5 V6 V7 V8]5.取出V5，并标记为true(即已经访问)，因为其邻接点已经加⼊队列，则 <—[V6 V7 V8]6.取出V6，并标记为true(即已经访问)，将其未访问过的邻接点加进⼊队列，则 <—[V7 V8]7.取出V7，并标记为true(即已经访问)，将其未访问过的邻接点加进⼊队列，则 <—[V8]8.取出V8，并标记为true(即已经访问)，将其未访问过的邻接点加进⼊队列，则 <—[]区别：深度优先遍历：对每⼀个可能的分⽀路径深⼊到不能再深⼊为⽌，⽽且每个结点只能访问⼀次。
