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在考虑树与图的深度优先遍历之前，我们得先弄清楚树与图的存储结构。
树与图的存储
树是一种特殊的图，无环连通图，而无向图可以看成是特殊的有向图，所以只要考虑有向图是怎么存储的。
有向图的存储
一般有向图采用两种方式进行存储，邻接矩阵和邻接表。
邻接矩阵
逻辑结构分为两部分：V和E集合，其中，V是顶点，E是边。因此，用一个一维数组存放图中所有顶点数据；用一个二维数组存放顶点间关系（边或弧）的数据，这个二维数组称为邻接矩阵。
邻接表
由一个一维数组构成，以每个数组元素为头，存储一个链表。基本操作就是围绕着链表展开。
如图所示：
在知道这些后，树与图深度优先遍历也显得没有那么晦涩难懂。本质上还是考察深度遍历算法。我们直接上模板题目：
模板题目
给定一颗树，树中包含 n 个结点（编号 1∼n）和 n−1 条无向边。
请你找到树的重心，并输出将重心删除后，剩余各个连通块中点数的最大值。
重心定义：重心是指树中的一个结点，如果将这个点删除后，剩余各个连通块中点数的最大值最小，那么这个节点被称为树的重心。
输入格式
第一行包含整数 n，表示树的结点数。
接下来 n−1 行，每行包含两个整数 a 和 b，表示点 a 和点 b 之间存在一条边。
输出格式
输出一个整数 m，表示将重心删除后，剩余各个连通块中点数的最大值。
数据范围
1≤n≤105
输入样例
9
1 2
1 7
1 4
2 8
2 5
4 3
3 9
4 6
输出样例：
4
代码：
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
const int N = 1000100;
int head[N], e[N], ne[N], idx;
int n;
int ans = N;
bool stk[N];
void add(int a,int b)
{
e[idx] = b;
ne[idx] = head[a];
head[a] = idx ++;
}
// 返回该节点的最大路径数
int dfs(int u)
{
stk[u] = true;// 标记搜索过
int sum = 1,res = 0;
for(int i = head[u];i != -1;i = ne[i])
{
int g = e[i];
if(!stk[g])
{
int s = dfs(g);
res = max(res,s);
sum += s;
}
}
res = max(res, n - sum);
ans = min(ans, res);
return sum;
}
int main()
{
cin >> n;
memset(head, -1, sizeof head);
for(int i = 0;i < n - 1;i ++)
{
int a, b;
cin >> a >> b;
add(a, b),add(b, a);
}
dfs(n);
cout << ans << endl;
return 0;
}
