数据结构之图的遍历上篇文章中，我们简单的实现了图的创建，那么创建好之后呢，接下来我们一起来看看图的遍历。图的遍历图的

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上篇文章中，我们简单的实现了图的创建，那么创建好之后呢，接下来我们一起来看看图的遍历。

图的遍历

图的遍历可以干哪些事情：
- 可以用来寻找特定的顶点或两个顶点之前的路径；
- 检查图是否连通；
- 检查图是否含有环等。有两种算可以对图进行遍历：
广度优先搜索（BFS）: 将顶点存入队列，最先入队列的顶点先被探索。
深度优先搜索（DFS）: 将顶点存入栈，顶点是沿着路径被探索的，存在新的相邻顶点就去访问。

图遍历算法的思想：必须追踪每个第一次访问的节点，并且追踪有哪些节点还没有被完全探索。必须明确指出第一个被访问的顶点。

完全探索一个顶点要求我们查看该顶点的每一条边。
对于每一条边所连接的没有被访问过的顶点，将其标注为被发现的，并将其加进待访问顶点列表中。
为了保证算法的效率，务必访问每个顶点至多两次

遍历前准备

我们容易想到，对于一个顶点来说，访问它的时候会有三种情况：即未被访问、访问但未被探索、以及访问并探索。所以，我们使用三种颜色来分别表示这几种的状态：
- 白色：表示该顶点还未被访问。
- 灰色：表示该顶点被访问过，但是未被探索过。
- 黑色：表示该顶点被访问过，且被完全探索过。这也是访问每个顶点必须最多两次的原因。
创建colors对象用来标记顶点

const colors = {
    white: 0,
    gray: 1,
    black: 2
}

初始化每个顶点的颜色（初始化必然是所有顶点都未被访问，所以都初始化为白色）

// 将图的所有顶点全部初始化为白色
const initializeColor = vertices => { 
    const color = {}; 
    for (let i = 0; i < vertices.length; i++) { 
        color[vertices[i]] = colors.white; 
    } 
    return color; 
};