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chapter_graph/graph_traversal/index.html

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 <h2 id="931">9.3.1. &nbsp; 广度优先遍历<a class="headerlink" href="#931" title="Permanent link">&para;</a></h2>
 <p><strong>广度优先遍历是一种由近及远的遍历方式，从距离最近的顶点开始访问，并一层层向外扩张</strong>。具体来说，从某个顶点出发，先遍历该顶点的所有邻接顶点，然后遍历下一个顶点的所有邻接顶点，以此类推，直至所有顶点访问完毕。</p>
 <p><img alt="图的广度优先遍历" src="../graph_traversal.assets/graph_bfs.png" /></p>
-<p align="center"> Fig. 图的广度优先遍历 </p>
+<p align="center"> 图：图的广度优先遍历 </p>
 
 <h3 id="_1">算法实现<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">&para;</a></h3>
 <p>BFS 通常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，这与 BFS 的“由近及远”的思想异曲同工。</p>
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+<p align="center"> 图：图的广度优先遍历步骤 </p>
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 <div class="admonition question">
 <p class="admonition-title">广度优先遍历的序列是否唯一？</p>
 <p>不唯一。广度优先遍历只要求按“由近及远”的顺序遍历，<strong>而多个相同距离的顶点的遍历顺序是允许被任意打乱的</strong>。以上图为例，顶点 <span class="arithmatex">\(1\)</span> , <span class="arithmatex">\(3\)</span> 的访问顺序可以交换、顶点 <span class="arithmatex">\(2\)</span> , <span class="arithmatex">\(4\)</span> , <span class="arithmatex">\(6\)</span> 的访问顺序也可以任意交换。</p>
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 <h2 id="932">9.3.2. &nbsp; 深度优先遍历<a class="headerlink" href="#932" title="Permanent link">&para;</a></h2>
 <p><strong>深度优先遍历是一种优先走到底、无路可走再回头的遍历方式</strong>。具体地，从某个顶点出发，访问当前顶点的某个邻接顶点，直到走到尽头时返回，再继续走到尽头并返回，以此类推，直至所有顶点遍历完成。</p>
 <p><img alt="图的深度优先遍历" src="../graph_traversal.assets/graph_dfs.png" /></p>
-<p align="center"> Fig. 图的深度优先遍历 </p>
+<p align="center"> 图：图的深度优先遍历 </p>
 
 <h3 id="_3">算法实现<a class="headerlink" href="#_3" title="Permanent link">&para;</a></h3>
 <p>这种“走到尽头 + 回溯”的算法形式通常基于递归来实现。与 BFS 类似，在 DFS 中我们也需要借助一个哈希表 <code>visited</code> 来记录已被访问的顶点，以避免重复访问顶点。</p>
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+<p align="center"> 图：图的深度优先遍历步骤 </p>
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 <div class="admonition question">
 <p class="admonition-title">深度优先遍历的序列是否唯一？</p>
 <p>与广度优先遍历类似，深度优先遍历序列的顺序也不是唯一的。给定某顶点，先往哪个方向探索都可以，即邻接顶点的顺序可以任意打乱，都是深度优先遍历。</p>