我了解DFS和BFS之间的差异，但我想知道在选择DFS vs BFS时需要考虑哪些因素。 比如避免在非常深的树上使用DFS等。

有没有一种高效的算法可以检测有向图中的循环？ 我有一个表示需要执行的作业安排的有向图，其中作业是节点，依赖关系是边。我需要检测出图中存在循环依赖导致错误的情况。

我想知道何时应该使用Prim算法和Kruskal算法来寻找最小生成树？它们都有易于理解的逻辑，相同的最坏情况，并且唯一的区别是实现可能涉及略微不同的数据结构。那么决定性因素是什么？

如何找到（遍历）从/到给定节点的有向图中的所有环？ 例如，我想要像这样的东西：A->B->A A->B->C->A 但不包括： B->C->B

请问为什么Dijkstra算法用于单源最短路径时假设边的权值必须非负。 我指的是只有边没有负权重环的情况。

BFS的基本算法：set start vertex to visited load it into queue while queue not empty for each edge incident to vertex if its not visited ...

我正在尝试确定最有效的算法来完成以下描述的任务。 我有一组记录。对于这组记录，我有连接数据，它指示此集合中的记录成对连接在一起的方式。这基本上表示一个无向图，其中记录是顶点，连接数据是边缘。 集合中的所有记录都有连接信息（即不存在孤立的记录；集合中的每个记录都连接到另一个或多个记录）。 ...

主要情况下，DFS 用于在图中查找循环，而不是 BFS。有什么原因呢？两者都可以在遍历树/图时查找节点是否已经被访问。

我有一个大约有100个节点和200条边的无向图。其中一个节点标记为“起点”，一个标记为“终点”，还有大约十几个节点被标记为“必经之路”。 我需要找到通过这个图的最短路径，从“起点”开始，以“终点”结束，并且经过所有“必经之路”的节点（无论顺序如何）。 (该图代表了宾夕法尼亚州兰开斯特的一个...

我正在实现Dijkstra算法，以检索路由网络上互连节点之间的最短路径。我已经成功实现了算法。当我将起始节点传递到算法中时，它返回所有节点的最短路径。 我的问题是： 如何从节点A检索到节点G的所有可能路径，或者甚至是从节点A返回到节点A的所有可能路径？