递归查询是一种在图结构数据中遍历节点的方法，通过重复调用自身来实现
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确定图结构：首先，你需要有一个图结构数据。这可以是一个包含节点和边的列表、邻接矩阵或邻接表。为了演示，我们将使用邻接表表示图结构。
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创建递归函数：编写一个递归函数，该函数接收当前节点作为输入，并返回从该节点开始的所有路径。在函数内部，遍历当前节点的所有邻居，对每个邻居调用递归函数，然后将结果与当前节点组合在一起。
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处理已访问节点：为了避免无限循环，需要跟踪已访问过的节点。可以使用一个集合或列表来存储已访问过的节点。在递归调用之前，检查当前节点是否已经访问过。如果已访问过，则跳过该节点。
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初始化递归：从图中的一个起始节点开始递归查询。将已访问节点集合清空，然后调用递归函数。
下面是一个使用Python实现的简单示例：
# 图结构（邻接表）
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'D', 'E'],
'C': ['A', 'F'],
'D': ['B'],
'E': ['B', 'F'],
'F': ['C', 'E'],
}
# 递归查询函数
def recursive_traversal(node, visited, path=None):
if path is None:
path = []
# 将当前节点添加到路径中
path.append(node)
# 如果当前节点已访问过，直接返回路径
if node in visited:
return [path]
# 标记当前节点为已访问
visited.add(node)
# 递归遍历邻居节点
paths = []
for neighbor in graph[node]:
neighbor_paths = recursive_traversal(neighbor, visited, path.copy())
paths.extend(neighbor_paths)
return paths
# 从节点'A'开始遍历
start_node = 'A'
visited = set()
all_paths = recursive_traversal(start_node, visited)
# 打印所有路径
for path in all_paths:
print(path)
这个示例将遍历给定的图结构，并打印出从节点’A’开始的所有路径。请注意，这个示例没有考虑图中可能存在的环。如果图中存在环，可以在递归调用之前检查当前路径，以避免重复访问相同的节点。
