图的宽度优先深度优先遍历

图常见的遍历方式有两种，一种是宽度优先遍历，一种是深度优先遍历。

宽度优先遍历
宽度优先遍历和之前介绍的二叉树的层级遍历类似，主要也是利用Queue来完成层级的遍历，除此之外，因为图中很可能有环，所以还需要一个Set集合来保证遍历的过程中没有重复的点打印，防止死循环。
比如说，图形结构如下图所示：

遍历时，先遍历a，将a放入队列，弹出后，a直接到达的节点的有b和c，将b,c放入队列，b弹出时，直接到达的节点有c和p。
如果此时再将c放入队列那c就会遍历两次，根据set集合判断放入p，遍历完c,p后，p直接到达的点是a，如果没有set集合，那么就死循环了。在a处重新开始遍历。

BFS
需要注意的是，一定要给一个开始的节点node。并且出堆就打印。

public class BFS {public static void bfs(Node node) {if (node == null) {return;}Queue<Node> heap = new LinkedList<>();Set<Node> set = new HashSet<>();heap.add(node);set.add(node);while (!heap.isEmpty()) {Node cur = heap.poll();System.out.print(cur.value + " ");for (Node next : cur.nexts) {if (!set.contains(next)) {heap.add(next);set.add(next);}}}}
}

深度优先遍历
深度优先遍历的技巧就在于一条道走到黑，只要下面还有，就一直先向下找，同样需要set集合来去重，避免死循环。进栈就打印。

DFS

内层for循环中，与BFS有所区别，利用set去重做判断，如果不存在则将当前Node和next的Node都放入Stack中，然后break。注意要先将当前Node放入栈中，因为后进先出，都放入后，栈中会保留你遍历的路径，break再次弹出的是第一次放入的next的Node。下次会从next的Node向下遍历，看是否在set中存在。

public class DFS {public static void dfs(Node node){if (node == null){return;}Stack<Node> stack = new Stack<>();Set<Node> set = new HashSet<>();stack.add(node);set.add(node);System.out.println(node.value + " ");while (!stack.isEmpty()){Node cur = stack.pop();for (Node next : cur.nexts){if (!set.contains(next)){stack.add(cur);stack.add(next);set.add(next);System.out.println(next.value + " ");break;}}}}
}