第IV章注：トラバース - マスターキーアルゴリズムで学習

要約：ラジオウォークパーク迷宮最短迷路（非加重）経路問題1.はじめに2. 4強連結成分

1.はじめに

コンピュータサイエンスでは、ツリートラバーサル（別名ツリー検索は）特定の規則に従って、プロセスツリーのすべてのノードが繰り返し訪問のいくつかの種類ではない参照して、グラフのトラバーサルです。特定の値は、アクセス動作であってもよく、ノードは、チェックノード、等を更新します。さまざまな方法を横断、ポイントにアクセスする順序は同じではありません。深さ優先探索（DFS）と幅優先探索（BFS）：よく知られている基本的なトラバーサルポリシーの二種類。参考：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A0%91%E7%9A%84%E9%81%8D%E5%8E%86

トラバースは、このような複雑なデータ構造のシーケンスとしてだけでなく、明示的な図の構造を横断する手段、ファイルシステムとファイルの一部に記載されているすべてのファイルを、待機中の管理パッケージ間の依存関係を横断するために使用されます。同時に、横断または他のアルゴリズムと基本的な原則の主要なコンポーネントの多く。

図通信コンポーネントは、最大目標と独立した通信サブ図をいいます。連結成分は、構造を横断することによって得られます。

2.パーク迷宮ウォーク

＃の再帰深さ優先探索バージョン
DEFの rec_dfs（G、S、S = なし）：
     IF Sはしないなし：S = SET（）
    S.add（S）
    のための U におけるG [S]：
         IF Uはで S：続行
        rec_dfsを（G、U、S）

＃反復バージョン深さ優先探索
DEF iter_dfs（G、S）：
    S、Q = SET（）、[] 
    Q.append（S） 
    、一方Q：
        U = Q.pop（）
         IF UはでS： 
             続行
        S.addを（ U）
        Q.extend（G [U]）
        収率 U

＃汎用性グラフトラバーサル機能
DEFトラバース（G、S、QTYPE = SET）：
    S、Q = SET（）、QTYPE（）
    Q.add（S） 
    、一方Q：
        U = Q.pop（）
         IF U におけるS ：
             続行
        S.add（U）
        のために V で：G [U] 
            Q.add（V）
        収率 Uを

 そして、深さ優先のタイムスタンプとトポロジカル整列

3.ワイヤレス最短ラビリンス（非加重）経路問題