邻接顶点没有未访问的 ， 进行回溯 ， 直到遇到未访问的邻接顶点
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当所有顶点都被访问过时 ， 退出算法
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下面是深度优先搜索的过程动画
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代码演示
public void dsf(){visited = new boolean[vertexes.size()];//以在集合中下标为0的顶点 ， 进行深度搜索dsf(visited, 0);}/** * 深度优先搜索 * @param visited * @param row */public void dsf(boolean[] visited, int row){//输出当前顶点System.out.print(vertexes.get(row) + " -> ");//将当前顶点设为已访问visited[row] = true;//获取当前顶点的邻接顶点下标int index = getFirstNeighbor(row);//如果当前顶点有邻接顶点则进行深度搜索while (index != -1){//当邻接顶点未访问时 ， 则递归遍历if (visited[index] != true){dsf(visited, index);}//当邻接顶点已访问时 ， 则寻找另一个邻接顶点index = getNeighbor(row, index);}}宽度优先搜索宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一 ， 这一算法也是很多重要的图的算法的原型 。 Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想 。 其别名又叫BFS ， 属于一种盲目搜寻法 ， 目的是系统地展开并检查图中的所有节点 ， 以找寻结果 。 换句话说 ， 它并不考虑结果的可能位置 ， 彻底地搜索整张图 ， 直到找到结果为止 。
宽度优先搜索算法类似于一个分层搜索的过程 ， 宽度优先搜索算法需要一个队列以保持访问过顶点的顺序 ， 以便按这个顺序来访问这些顶点的邻接顶点 。
思路：依次访问当前顶点的邻接顶点 ， 并按访问顺序将这些邻接顶点存储在队列中 ， 当当前顶点的所有邻接顶点都被访问后 ， 从队列中弹出一个顶点 ， 以该顶点为当前顶点继续该步骤 ， 直到所有顶点都被访问过 。
依次访问当前顶点的所有邻接顶点 ， 并把这些邻接顶点按访问顺序存储在队列中
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当前顶点没有未访问的邻接顶点 ， 从队列中弹出一个顶点 ， 以该弹出顶点继续访问未访问的邻接顶点
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注意 ， 虽然图中的顶点都已经访问过了 ， 但还是要等队列中的所有顶点弹出访问后 ， 算法才结束
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下面时宽度优先搜索的过程动画
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代码演示
public void bfs(){visited = new boolean[vertexes.size()];////以在集合中下标为0的顶点 ， 进行广度优先搜索bfs(visited, 0);}/** * 广度优先搜索 * @param visited * @param row */public void bfs(boolean[] visited, int row){//创建队列 ， 存储遍历邻接顶点的顺序LinkedList queue = new LinkedList();//输出当前顶点System.out.print(vertexes.get(row) + " -> ");//将当前顶点设为已访问visited[row] = true;//将当前顶点加入队列中queue.add(row);//当队列不为空时 ， 即有未搜索的邻接顶点 ， 进行搜索while (!queue.isEmpty()){//按顺序从队列中弹出邻接顶点下标int last = (Integer)queue.removeFirst();//获取该弹出顶点的邻接顶点下标int index = getFirstNeighbor(last);//当弹出顶点有邻接顶点时 ， 进行广度搜索while(index != -1){//当邻接顶点未访问时if(visited[index] != true){//输出该邻接顶点System.out.print(vertexes.get(index) + " -> ");//把该邻接顶点设为已访问visited[index] = true;//将该邻接顶点加入队列queue.addLast(index);}//继续寻找弹出顶点的另一个邻接顶点index = getNeighbor(last, index);}}}完整演示代码public class GraphDemo {public static void main(String[] args) {String[] s = {"A","B","C","D","E","F","G"};Graph graph = new Graph(s);//A-B A-C A-G A-F F-D F-E D-E E-Ggraph.connect(0, 1);graph.connect(0, 2);graph.connect(0, 6);graph.connect(0, 5);graph.connect(5, 3);graph.connect(5, 4);graph.connect(3, 4);graph.connect(4, 6);graph.showGraphMatrix();graph.dsf();//A -> B -> C -> F -> D -> E -> G ->System.out.println();graph.bfs();//A -> B -> C -> F -> G -> D -> E ->}}//图形结构class Graph {//存储图中所有顶点private List vertexes;//图形结构的邻接矩阵private int[][] matrix;//各顶点访问情况 ， true为已访问 ， false为未访问private boolean[] visited;/*** 根据传入的顶点信息生成矩阵* @param s*/public Graph(String s[]) {vertexes = new ArrayList