1. 深度優先搜尋介紹

圖的深度優先搜尋(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，然後依次從它的各個未被訪問的鄰接點出發深度優先搜尋遍歷圖，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，重複上述過程，直至圖中所有頂點都被訪問到為止。

顯然，深度優先搜尋是一個遞迴的過程。

1. 廣度優先搜尋介紹

廣度優先搜尋演算法(Breadth First Search)，又稱為"寬度優先搜尋"或"橫向優先搜尋"，簡稱BFS。

它的思想是：從圖中某頂點v出發，在訪問了v之後依次訪問v的各個未曾訪問過的鄰接點，然後分別從這些鄰接點出發依次訪問它們的鄰接點，並使得“先被訪問的頂點的鄰接點先於後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，重複上述過程，直至圖中所有頂點都被訪問到為止。

換句話說，廣度優先搜尋遍歷圖的過程是以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。

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"""
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')