在无向图中计算从源到达目的地的总方式

在无向图中计算从源到达目的地的总方式是一个十分重要且常见的问题。一般情况下，我们使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来解决这个问题。

深度优先搜索

深度优先搜索是一种使用栈来实现的算法，其步骤如下：

1. 确定起始节点，并将其标记为已访问。
2. 将起始节点入栈，并将其邻居节点中未被访问的节点标记为已访问，并将其入栈。
3. 从栈中取出一个节点，若该节点为目标节点，则计数器加 1。
4. 对于该节点的邻居节点中未被访问的节点，重复步骤 2。
5. 重复步骤 3 和步骤 4，直至栈为空。

深度优先搜索的时间复杂度为 O(V+E)，其中 V 表示节点的个数，E 表示边的个数。

下面是深度优先搜索的 Python 代码实现：

def dfs(s, t, visited, graph, count):
    if s == t:
        count += 1
    else:
        visited[s] = True
        for neighbor in graph[s]:
            if not visited[neighbor]:
                count = dfs(neighbor, t, visited, graph, count)
        visited[s] = False
    return count

其中，s 和 t 分别表示起始节点和目标节点，visited 是一个数组，用来记录节点是否已被访问，graph 是无向图的邻接表表示，count 是计数器，用来记录从源到目的地的总方式。

广度优先搜索

广度优先搜索是一种使用队列来实现的算法，其步骤如下：

1. 确定起始节点，并将其标记为已访问。
2. 将起始节点入队，并将其邻居节点中未被访问的节点标记为已访问，并将其入队。
3. 从队列中取出一个节点，若该节点为目标节点，则计数器加 1。
4. 对于该节点的邻居节点中未被访问的节点，重复步骤 2。
5. 重复步骤 3 和步骤 4，直至队列为空。

广度优先搜索的时间复杂度为 O(V+E)，其中 V 表示节点的个数，E 表示边的个数。

下面是广度优先搜索的 Python 代码实现：

def bfs(s, t, visited, graph):
    queue = [(s, 1)]
    visited[s] = True
    count = 0
    while len(queue) > 0:
        node, level = queue.pop(0)
        if node == t:
            count += 1
        for neighbor in graph[node]:
            if not visited[neighbor]:
                visited[neighbor] = True
                queue.append((neighbor, level+1))
    return count

其中，s 和 t 分别表示起始节点和目标节点，visited 是一个数组，用来记录节点是否已被访问，graph 是无向图的邻接表表示，count 是计数器，用来记录从源到目的地的总方式。

这两种搜索算法都可以解决在无向图中从源到达目的地的总方式的问题。具体使用哪种算法，需要根据具体情况来决定。