所以我一直在嘗試用 python 創建一個圖形程序，其中包含 dfs、bfs 和 dijkstra 算法在其中實現的類，到目前為止已經提出：class Vertex:    def __init__(self, name):        self.name = name        self.connections = {}    def addNeighbour(self, neighbour, cost):        self.connections[neighbour] = costclass Graph:    def __init__(self):        self.vertexs = {}    def addVertex(self, newVertex):        new = Vertex(newVertex)        self.vertexs[newVertex] = new    def addEdge(self, src, dest, cost):        self.vertexs[src].addNeighbour(self.vertexs[dest], cost)    def dfs(self, start, end, visited):        visited[start] = True        print(start, end=' ')        if start == end:            # End node found            return True        else:            # Use depth first search            for connection in graph.vertexs[start].connections:                if visited[connection.name] == False:                    if self.dfs(connection.name, end, visited) == True:                        # Return true to stop extra nodes from being searched                        return True    def bfs(self, start, end, visited, queue):        if len(queue) == 0:            # Queue is empty            queue.append(start)        visited[start] = True        currentNode = queue.pop(0)        print(currentNode, end=' ')        if start == end:            # End node found            return True        else:            # Do breadth first search            for connection in graph.vertexs[currentNode].connections:                if visited[connection.name] == False:                    # Queue all its unvisited neighbours                    queue.append(connection.name)            for newNode in queue:                self.bfs(newNode, end, visited, queue)但我認為輸出似乎有問題。如果我想從節點 1 移動到節點 0，當前的輸出是：從節點 1 到節點 0 的 DFS 遍歷路徑： 1 6 2 0 從節點 1 到節點 0 的 BFS 遍歷路徑： 1 6 2 3 0 3 4 5 從節點 1 到 0 的最短可能路徑： 1 0 3 4 5 6 2 costing 10但是，我認為輸出應該是：從節點 1 到節點 0 的 DFS 遍歷路徑： 1 6 2 0 4 5 3 從節點 1 到節點 0 的 BFS 遍歷路徑： 1 6 2 3 0 4 5 從節點 1 到節點 0 的最短路徑： 1 6 2 0 costing 15任何人都可以看到這有什么問題嗎？