深度优先搜索

def Dfs(s): #递归版本    global graph,is_Visited    is_Visited[s]=1    print(s,end=' ')    for each in graph[s]:        if is_Visited[each]==False:            Dfs(each)            def Iter_Dfs(s): #迭代版本    global graph,is_Visited    stack=[s] #用栈记录结点    is_Visited[s]=True    print(s,end=' ')    while stack != []:        flag=1 #测试是否应该回溯        for each in graph[s]:            if is_Visited[each]==False:                s=each                stack.append(s)                print(s,end=' ')                is_Visited[s]=True                flag=0        if flag==1:            s=stack.pop()            #test  graph={'A':['B','C'],         'B':['A','C','D'],         'C':['A','B','D','F'],         'D':['B','C'],         'E':['F'],         'F':['C','E']}    is_Visited={'A':False,'B':False,'C':False,'D':False,'E':False,'F':False}  print("递归版本") Dfs('A')is_Visited={'A':False,'B':False,'C':False,'D':False,'E':False,'F':False} print("\n迭代版本")Iter_Dfs('A')            

测试用图与广度优先搜索用的图相同