判断欧拉回路或路径需先验证连通性（忽略孤立点），再统计度数：回路要求所有非零度顶点度数为偶数；路径要求恰有两个奇度顶点且其余为偶数；其余情况不存在。
判断无向图是否存在欧拉回路或欧拉路径
核心就看每个顶点的度数（degree）和连通性。先用 DFS 或 BFS 检查图是否连通（忽略孤立点），再统计所有顶点的度数：
- 存在欧拉回路 ⇔ 所有非零度顶点度数为偶数，且图连通
- 存在欧拉路径（非回路） ⇔ 恰好两个非零度顶点度数为奇数，其余为偶数，且图连通
- 其余情况（如奇度点个数为 1、3+，或不连通）⇒ 不存在欧拉路径/回路
注意：全为孤立点（所有 degree[v] == 0）时，按定义视为存在平凡欧拉回路（空路径），但实际建图时常被忽略，需单独处理。
用 Hierholzer 算法构造欧拉回路
一旦确认存在欧拉回路，用 Hierholzer 是最稳定的选择——它基于栈式 DFS，避免递归爆栈，也天然支持边去重（vector<vector>></vector> 配合 used 标记或直接删边）：
- 从任意非零度顶点开始（推荐选最小编号，便于调试）
- 每次沿未访问边走到邻居，把边标记为已用（或从邻接表中
pop_back()） - 当某顶点无可用出边时，将其加入结果栈，回溯
- 最终结果栈逆序即为欧拉回路顶点序列（若要边序列，记录每步经过的边）
示例关键逻辑（邻接表存边，边去重用 vector<vector bool>>></vector> 或更高效地用 vector<stack>></stack>）：
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vector<stack<int>> adj(n);
// 添加无向边 u-v：adj[u].push(v); adj[v].push(u);
vector<int> path;
stack<int> stk;
stk.push(start);
while (!stk.empty()) {
int u = stk.top();
if (adj[u].empty()) {
path.push_back(u);
stk.pop();
} else {
int v = adj[u].top(); adj[u].pop();
adj[v].pop(); // 无向图需双向删除
stk.push(v);
}
}
reverse(path.begin(), path.end());
处理欧拉路径（非回路）的起点选择
欧拉路径必须从唯一的奇度点之一出发（两个奇度点时，起点是其中一个，终点是另一个）。不能随便选起点，否则 Hierholzer 会失败或输出错误路径：
- 遍历所有顶点，收集所有
degree[v] % 2 == 1的顶点到odd_nodes - 若
odd_nodes.size() == 2，起点必须设为odd_nodes[0]（或任选其一） - 若
odd_nodes.size() == 0，才是欧拉回路，起点可任选非零度点 - 别忘了验证连通性——哪怕度数条件满足，但图不连通（如两个分离环），仍无欧拉路径
常见错误：没检查连通性，只看度数就调用 Hierholzer，结果只遍历了某个连通分量，漏边。
边重复、自环与多重图的注意事项
标准 Hierholzer 支持自环和多重边，但实现方式影响正确性：
- 自环
u-u贡献度数 +2，对奇偶性判断无干扰，但在邻接表中要加两次（adj[u].push(u)两次），删除时也要删两次 - 多重边（平行边）必须作为独立边处理：不能用
set或map去重；邻接表中每条边都要单独存储和删除 - 若用
vector<vector>></vector>存邻接表并配合used[i][j]标记边，索引管理易错；更推荐用vector<stack>></stack>或带 id 的边列表 +vector<bool> used</bool>
真正容易卡住的地方不是算法本身，而是图的输入建模——比如把无向边当成有向边添加一次，导致度数统计错误，后续全崩。
