内容介绍

在处理无向图的时候，可能会遇到需要删除节点的情况。但是，如果直接随意删除节点，可能会导致图中出现循环，使得图的结构变得复杂，不便于后续的处理。

为了避免这种情况的出现，我们需要寻找要从无向图上删除的最小标记节点，以保持图的结构简洁。具体实现方法可以使用一些基本的图算法，例如深度优先搜索、广度优先搜索以及拓扑排序等。

深度优先搜索算法可以用来寻找无向图的连通分量，并且可以实现类似于“删边”操作的功能。广度优先搜索则可用来寻找最短路径并删除该路径上的节点。拓扑排序则可以对有向无环图进行排序，找到可以删除的节点。根据实际情况，我们可以选择合适数量的算法来进行处理。

在实现过程中，需要注意对节点的标记及其相应的数据结构进行管理。同时，还需要注意算法的效率和时间复杂度，避免出现计算时间过长或者消耗过多内存的情况。

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# 要从无向图上删除的最小标记节点

在处理无向图的时候，可能会遇到需要删除节点的情况。但是，如果直接随意删除节点，可能会导致图中出现循环，使得图的结构变得复杂，不便于后续的处理。

为了避免这种情况的出现，我们需要寻找要从无向图上删除的最小标记节点，以保持图的结构简洁。具体实现方法可以使用一些基本的图算法，例如深度优先搜索、广度优先搜索以及拓扑排序等。

深度优先搜索算法可以用来寻找无向图的连通分量，并且可以实现类似于“删边”操作的功能。广度优先搜索则可用来寻找最短路径并删除该路径上的节点。拓扑排序则可以对有向无环图进行排序，找到可以删除的节点。根据实际情况，我们可以选择合适数量的算法来进行处理。

在实现过程中，需要注意对节点的标记及其相应的数据结构进行管理。同时，还需要注意算法的效率和时间复杂度，避免出现计算时间过长或者消耗过多内存的情况。