如何遍历下一个数据结构？

遍历数据结构是编程中的一个基本操作，它允许我们访问数据结构中的每个元素。不同的数据结构有不同的遍历方法。以下是一些常见数据结构的遍历方法：

数组（Array）

数组是最简单的数据结构之一，可以通过索引来遍历。

示例代码（JavaScript）:

const array = [1, 2, 3, 4, 5];
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
    console.log(array[i]);
}

链表（Linked List）

链表是一种常见的数据结构，其中每个元素都包含一个指向下一个元素的指针。

示例代码（Python）:

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def traverse(self):
        node = self.head
        while node is not None:
            print(node.data)
            node = node.next

# 创建链表并遍历
linked_list = LinkedList()
linked_list.head = Node(1)
second = Node(2)
third = Node(3)

linked_list.head.next = second
second.next = third

linked_list.traverse()

树（Tree）

树是一种层次结构的数据结构，常见的遍历方法有前序遍历、中序遍历和后序遍历。

示例代码（Python）:

class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.left = None
        self.right = None

def preorder_traversal(node):
    if node is not None:
        print(node.value)
        preorder_traversal(node.left)
        preorder_traversal(node.right)

# 创建树并遍历
root = TreeNode(1)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(3)
root.left.left = TreeNode(4)
root.left.right = TreeNode(5)

preorder_traversal(root)

图（Graph）

图是由节点和边组成的复杂数据结构。遍历图通常使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）。

示例代码（Python）:

from collections import deque

class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}

    def add_edge(self, u, v):
        if u in self.graph:
            self.graph[u].append(v)
        else:
            self.graph[u] = [v]

    def bfs(self, start):
        visited = set()
        queue = deque([start])
        while queue:
            vertex = queue.popleft()
            if vertex not in visited:
                print(vertex, end=' ')
                visited.add(vertex)
                queue.extend(set(self.graph[vertex]) - visited)

    def dfs(self, start, visited=None):
        if visited is None:
            visited = set()
        visited.add(start)
        print(start, end=' ')
        for next_node in self.graph[start] - visited:
            self.dfs(next_node, visited)

# 创建图并遍历
g = Graph()
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 2)
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(2, 0)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(3, 3)

print("BFS:")
g.bfs(2)
print("\nDFS:")
g.dfs(2)