图是计算机科学中常用的一种数据结构，可以用来表示对象之间的关系。遍历图是一种常见的操作，用于探索或访问图中的所有节点。图的遍历算法可以分为深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)两种。

一、深度优先遍历(DFS)

深度优先遍历是一种递归的图遍历算法，它沿着图的深度方向尽可能深地搜索，直到达到目标节点或无法再深入为止，然后回溯到上一个节点，继续搜索其他路径。

1. 算法原理

深度优先遍历算法通常使用栈作为辅助数据结构。算法从某个起始节点开始，访问该节点并标记为已访问，然后将该节点的所有相邻节点依次压入栈中。当栈不为空时，从栈顶取出一个节点，访问该节点并标记为已访问，然后将该节点的所有未访问过的相邻节点压入栈中。重复这个过程直到栈为空。

1. 实现方法

以下是一个简单的 Python 代码示例，展示如何使用深度优先遍历算法：

# 定义邻接表表示法
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D', 'E'],
    'C': ['A', 'F'],
    'D': ['B'],
    'E': ['B', 'F'],
    'F': ['C', 'E']
}
# 定义DFS函数
def dfs(graph, start):
    visited = set() # 用于记录已访问的节点
    stack = [start] # 用于辅助DFS的栈
    while stack:
        vertex = stack.pop() # 从栈顶取出一个节点
        if vertex not in visited: # 如果该节点未被访问过，则访问它并标记为已访问
            visited.add(vertex)
            stack.extend(graph[vertex] - visited) # 将该节点的未访问过的相邻节点压入栈中
    return visited # 返回已访问的节点集合

1. 优缺点分析

深度优先遍历算法的优点是能够深入探索图的细节，容易找到离起始节点较近的节点。但是，该算法可能会陷入死循环或耗费大量时间探索无效路径。因此，在某些情况下需要慎重选择使用深度优先遍历算法。

二、广度优先遍历(BFS)

广度优先遍历是一种按照层次顺序进行图遍历的算法，它从根节点开始，先访问根节点的所有相邻节点，然后依次访问下一层级的节点。

1. 算法原理

广度优先遍历算法使用队列作为辅助数据结构。算法从某个起始节点开始，将该节点标记为已访问并放入队列中。然后从队列头部取出一个节点，访问该节点并标记为已访问。接着将该节点的所有未访问过的相邻节点标记为已访问并放入队列中。重复这个过程直到队列为空。

1. 实现方法

以下是一个简单的 Python 代码示例，展示如何使用广度优先遍历算法：

```python

定义邻接表表示法

graph = {
‘A’: [‘B’, ‘C’],
‘B’: [‘A’, ‘D’, ‘E’],
‘C’: [‘A’, ‘F’],
‘D’: [‘B’],
‘E’: [‘B’, ‘F’],
‘F’: [‘C’, ‘E’]
}

定义BFS函数

def bfs(graph, start):
visited = set() # 用于记录已访问的节点
queue = [start] # 用于辅助BFS的队列，初始时只包含起始节点
while queue: # 当队列不为空时执行循环
vertex = queue.pop(0) # 从队列头部取出一个节点（广度优先搜索按照先进先出的顺序访问节点）
if vertex not in visited: # 如果该节点未被访问过，则访问它并标记为已访问
visited.add(vertex) # 将该节点标记为已访问（设置visited集合）
queue.extend(graph[vertex] - visited) # 将该节点的未访问过的相邻节点加入队列中（将