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概述

图遍历（Graph Traversal）是一种系统性的搜索技术，用于访问和探索图中的所有节点。图遍历的主要目标是发现和检查图的结构和连接关系。图遍历有两种常见的策略：

• 广度优先搜索（Breadth-First Seach, BFS）
• 深度优先搜索（Depth-First Seach, DFS）

深度优先搜索（DFS）算法基于回溯（Backtracking）原则，具体实现步骤如下：

1. 创建一个栈（后进先出）来跟踪已访问的节点。
2. 从选择的起始节点开始，将其推入栈，并标记该节点为已访问。
3. 将位于栈顶的节点的任意一个未访问邻居推入栈，并标记为已访问。如果有多个未访问邻居，任意选择一个或按照某种确定的顺序进行选择。
4. 重复第 3 步，直到没有更多未访问的邻居可以推入栈。
5. 当没有新节点可以访问时，通过从栈中弹出顶部节点回溯到前一个节点（即当前节点是从哪个节点探索而来的）。
6. 重复第 3、4 和 5 步，直到栈为空。

下面是以 DFS 方式遍历图的示例，以节点 A 作为起始节点，并假定按字母顺序（A~Z）访问邻居节点：

特殊说明

• 只有与起始节点在同一个连通分量中的节点才能被遍历。不同连通分量中的节点将不会出现在结果中。

语法

• 命令：algo(traverse)
• 参数：

示例

文件回写

algo(traverse).params({
  ids: ['B'],
  direction: 'in',
  traverse_type: 'dfs'
}).write({
  file: {
      filename: 'result'
  }
})

结果：result

F,C
E,F
C,A
B,B
A,B