图是一种灵活的数据结构，一般作为一种模型用来定义对象之间的关系或联系。对象由顶点（V）表示，而对象之间的关系或者关联则通过图的边（E）来表示。
图可以分为有向图和无向图，一般用G=(V,E)来表示图。经常用邻接矩阵或者邻接表来描述一副图。
在图的基本算法中，最初需要接触的就是图的遍历算法，根据访问节点的顺序，可分为广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。
深度优先搜索（DFS）
深度优先搜索在搜索过程中访问某个顶点后，需要递归地访问此顶点的所有未访问过的相邻顶点。
初始条件下所有节点为白色，选择一个作为起始顶点，按照如下步骤遍历：
a. 选择起始顶点涂成灰色，表示还未访问
b. 从该顶点的邻接顶点中选择一个，继续这个过程（即再寻找邻接结点的邻接结点），一直深入下去，直到一个顶点没有邻接结点了，涂黑它，表示访问过了
c. 回溯到这个涂黑顶点的上一层顶点，再找这个上一层顶点的其余邻接结点，继续如上操作，如果所有邻接结点往下都访问过了，就把自己涂黑，再回溯到更上一层。
d. 上一层继续做如上操作，知道所有顶点都访问过。
用图可以更清楚的表达这个过程：
从顶点1开始做深度搜索：
1. 初始状态，从顶点1开始
2. 依次访问过顶点1,2,3后，终止于顶点3
3. 从顶点3回溯到顶点2，继续访问顶点5，并且终止于顶点5
4. 从顶点5回溯到顶点2，并且终止于顶点2
5. 从顶点2回溯到顶点1，并终止于顶点1
6. 从顶点4开始访问，并终止于顶点4
广度优先搜索（BFS）
广度优先搜索在进一步遍历图中顶点之前，先访问当前顶点的所有邻接结点。
a .首先选择一个顶点作为起始结点，并将其染成灰色，其余结点为白色。
b. 将起始结点放入队列中。
c. 从队列首部选出一个顶点，并找出所有与之邻接的结点，将找到的邻接结点放入队列尾部，将已访问过结点涂成黑色，没访问过的结点是白色。如果顶点的颜色是灰色，表示已经发现并且放入了队列，如果顶点的颜色是白色，表示还没有发现
d. 按照同样的方法处理队列中的下一个结点。
基本就是出队的顶点变成黑色，在队列里的是灰色，还没入队的是白色。
用一副图来表达这个流程如下：
从顶点1开始进行广度优先搜索：
1. 初始状态，从顶点1开始，队列={1}
2. 访问1的邻接顶点，1出队变黑，2,3入队，队列={2,3,}
3. 访问2的邻接结点，2出队，4入队，队列={3,4}
4. 访问3的邻接结点，3出队，队列={4}
5. 访问4的邻接结点，4出队，队列={ 空}
结点5对于1来说不可达。
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