0001 template <typename Tv, typename Te> template <typename PU> //对v所属的连通分量做PFS
0002 void Graph<Tv, Te>::PFS(Rank v, PU prioUpdater) { //prioUpdater是决定算法功能的关键
0003    prio(v) = 0;  status(v) = VISITED; //初始化，起点v加至PFS树中
0004    for (Rank k = 1; k < n; k++) { //逐步将n-1个顶点和n-1条边加入PFS树中
0005       for (Rank u = firstNbr(v); -1 != u; u = nextNbr(v, u)) //对v的每一个邻居u
0006          prioUpdater(this, v, u); //更新其优先级及其父亲
0007       int shortest = INT_MAX;
0008       for (Rank u = 0; u < n; u++) //从尚未加入遍历树的顶点中，选出下一个优先级
0009          if ((UNDISCOVERED == status(u)) && (shortest > prio(u))) //最高的
0010             { shortest = prio(u), v = u; } //顶点v
0011       status(v) = VISITED;  type(parent(v), v) = TREE; //将v加入遍历树
0012    } //for
0013 } //PFS: 每选出一个顶点都需要O(n)时间，总体成本为O(n^2) —— 借助多叉堆可改进
0014 template <typename Tv, typename Te> template <typename PU> //从s出发对全图做PFS，s < n
0015 void Graph<Tv, Te>::pfs(Rank s, PU prioUpdater) { //优先级更新器PU，以函数对象形式定义
0016    reset(); //全图复位
0017    for (Rank v = s; v < s+n; v++) //从s起顺次检查所有顶点
0018       if (UNDISCOVERED == status(v%n)) //一旦遇到尚未发现者
0019          PFS(v%n, prioUpdater); //即从它出发启动一次PFS
0020 } //pfs: 通过定义具体的优先级更新策略prioUpdater，即可实现不同的算法功能