在数据结构的学习中，图的遍历是一个非常重要的概念。它指的是从图中的某个顶点出发，按照某种方式访问图中的每一个顶点一次且仅一次的过程。常见的遍历算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这两种方法各有优劣，适用于不同的场景。

深度优先搜索 (DFS) 🔍

深度优先搜索是一种递归算法，它首先访问当前节点，然后递归地访问其所有未被访问的邻居节点。这种算法类似于树的前序遍历。在实现DFS时，我们通常使用栈或者递归来保存访问路径。

广度优先搜索 (BFS) 🔄

与DFS不同，广度优先搜索是一种逐层访问的方法。它首先访问起始节点的所有邻居节点，然后再依次访问这些邻居节点的邻居节点。这种算法更适合用于寻找最短路径的问题。实现BFS时，通常会用到队列来存储待访问的节点。

visit(v) 函数 🛠️

无论是DFS还是BFS，在遍历过程中都会涉及到一个关键函数——`visit(v)`。这个函数的主要作用是标记当前访问的节点，并处理该节点的相关信息。例如，可以在这个函数中记录节点的访问顺序，或者更新某些与节点相关的状态。

通过理解和掌握图的遍历技术，我们可以更有效地解决各种实际问题，如社交网络分析、路径规划等。希望这篇简短的介绍能够帮助你更好地理解图的遍历及其应用。