检测无向图中的环（包括环中的节点）

利用深度优先搜索（DFS）算法来检测无向图中的环。具体步骤如下：

1. 标记所有节点为未访问状态
2. 对于图中的每个未访问节点，进行DFS搜索
3. 在DFS搜索中，对于每个被访问到的节点，将其标记为“已访问”
4. 如果在DFS搜索中找到一个已被访问的节点被重新访问，那么就可以确定存在一个环
5. 终止搜索并返回结果

以下是Python代码示例：

def detect_cycle(node, visited, parent, graph):
    visited[node] = True
    
    for neighbor in graph[node]:
        if not visited[neighbor]:
            if detect_cycle(neighbor, visited, node, graph):
                return True
        elif neighbor != parent:
            return True
    
    return False

def detect_cycle_in_undirected_graph(graph):
    visited = {node: False for node in graph}
    
    for node in graph:
        if not visited[node]:
            if detect_cycle(node, visited, None, graph):
                return True
    
    return False

该代码中，detect_cycle_in_undirected_graph函数接受一个无向图的邻接表表示，返回一个布尔值，表示是否存在环。其中，visited字典记录每个节点是否被访问过，detect_cycle函数用于递归地判断是否存在环。在对于每个节点进行DFS搜索时，如果在访问该节点的邻居时发现了已被访问过的相邻节点且这个相邻节点不是该节点的父节点，那么就说明存在一个环。