算法伪代码和图示是理解和掌握算法的重要工具，可以帮助我们更直观地了解算法的执行过程和逻辑结构。以下根据文档内容，详细说明了各个算法伪代码以及其常用图示所涉及的知识点。
BFS（广度优先搜索）
BFS是一种用于图的遍历或搜索树的算法。它从根节点开始，逐层向外扩展，直到所有的节点都被访问过。在图的上下文中，每个节点的邻接节点在根节点被访问后会立即被访问。BFS可以用来寻找最短路径（在无权图中），检测图中的连通性，或者进行层次遍历。伪代码中应包含初始化访问状态、使用队列进行节点遍历和记录访问顺序等关键步骤。
DFS（深度优先搜索）
DFS则采取另一策略，它沿着图的分支进行深入，直到到达一个没有未探索的分支节点时回溯。DFS用于搜索路径、解决迷宫问题，同样也可以用于拓扑排序和解决循环依赖问题。伪代码应该展示如何递归或使用栈来追踪节点，并记录探索过的路径。
MST（最小生成树）
最小生成树是在加权无向图中找到一个边的子集，这些边构成了图的一个树形结构，且这些边的权值之和最小。常见的算法有Kruskal算法和Prim算法。在伪代码中，Kruskal算法通过边进行排序并使用并查集来检查图的连通性；而Prim算法则是从一个节点开始逐步向外扩展至整个图。
Kruskal算法
Kruskal算法通过选择最小权重的边，同时保证这些边不会形成环路，直到所有的节点都被连接。该算法的关键在于边的选择和并查集的使用，用于高效地检查连接的节点是否已经属于同一集合（即成环）。伪代码通常包含初始化边的集合、按权重排序边、使用并查集进行检查和合并等步骤。
Bellman-Ford算法
Bellman-Ford算法用于求解单源最短路径问题，即给定一个源点，找到该点到图中所有其他点的最短路径。它能够处理带有负权重的边，但在存在负权重环的情况下无法得出正确结果。该算法重复进行松弛操作，直至达到最大可能的迭代次数（边的数量减一）。伪代码描述了初始化最短路径估计、对所有边执行松弛过程和检查负权重环等关键部分。
Dijkstra算法
Dijkstra算法是一种用于在加权图中找到单源最短路径的算法，与Bellman-Ford算法不同的是，Dijkstra算法假设所有边的权重都是非负的。算法通过维护一个距离集合来不断更新节点到源点的最短距离，并使用一个优先队列来选择当前未被访问的、距离最小的节点进行处理。伪代码通常包括初始化距离集合、选择最小距离节点、更新邻接节点距离和记录最短路径等步骤。
残存网络
残存网络（Residual Network）是图论中的一个概念，用于描述网络流问题中的剩余能力。对于原始网络中的每条边(u, v)，都会在残存网络中生成两条边：一条是(u, v)，表示原边的残存容量；另一条是(v, u)，表示原边的反向边，其容量也是原边的残存容量。在寻找增广路径（即可以增加流量的路径）时，残存网络是进行调整的基础。
图示部分显然会使用各种图解的方法来说明上述算法的操作和它们之间的区别。例如，BFS和DFS用树形图示来表示遍历的过程，MST会用图形展示生成树，Kruskal和Prim算法则通过不同的方式来描绘节点和边的选择过程，Bellman-Ford和Dijkstra算法的图示可能会展示不同迭代过程中的距离更新情况，而残存网络则可能通过网络图来表示流的分布和调整。
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