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实现深度优先搜索和广度优先搜索算法
深度优先（DFS）和广度优先（BFS）是两种最常用的图遍历算法。它
们在图中寻找路径或解决问题时非常有用。以下是DFS和BFS算法的实现
以及它们的应用场景。
首先，我们来实现DFS算法。
深度优先（DFS）是一种不断沿着图的深度方向遍历的算法。DFS使
用堆栈来跟踪遍历的路径。下面是DFS算法的实现步骤：
1.选择一个起始顶点作为当前顶点，并将其标记为已访问。
2.检查当前顶点的邻居顶点：
-如果邻居顶点未被访问，则将其标记为已访问，并将其入栈。
-如果邻居顶点已被访问，则继续检查下一个邻居顶点。
3.如果当前顶点没有未访问的邻居顶点，则出栈一个顶点作为新的当
前顶点。
4.重复步骤2和步骤3，直到栈为空。
下面是DFS算法的Python实现：
```python
defdfs(graph,start):
visited=set(#用于存储已访问的顶点
stack=[start]#用于存储待访问的顶点
whilestack:
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vertex=stack.pop
ifvertexnotinvisited:
visited.add(vertex)
forneighboringraph[vertex]:
stack.append(neighbor)
returnvisited
```
接下来，我们来实现BFS算法。
广度优先（BFS）是一种逐层遍历图的算法。BFS使用队列来跟踪遍
历的顺序。下面是BFS算法的实现步骤：
1.选择一个起始顶点作为当前顶点，并将其标记为已访问。
2.将当前顶点入队。
3.检查队列中下一个顶点的邻居顶点：
-如果邻居顶点未被访问，则将其标记为已访问，并将其入队。
-如果邻居顶点已被访问，则继续检查下一个邻居顶点。
4.重复步骤3，直到队列为空。
下面是BFS算法的Python实现：
```python
fromcollectionsimportdeque
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defbfs(graph,start):
visited=set(#用于存储已访问的顶点
queue=deque([start])#用于存储待访问的顶点
whilequeue:
vertex=queue.popleft
ifvertexnotinvisited:
visited.add(vertex)
forneighboringraph[vertex]:
queue.append(neighbor)
returnvisited
```
DFS和BFS算法在许多问题和应用场景中都有广泛的应用。以下是一
些示例：
-寻找连通图中的路径：DFS和BFS算法可以用于在图中找出两个顶
点之间的路径。DFS通常用于找到任意一条路径，而BFS通常用于找到最
短路径。
-解决迷宫问题：DFS和BFS算法可以用于解决迷宫问题，其中需要
找到从起点到终点的路径。
-判