深度優先搜尋演算法（depth-first-search），是搜尋演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜尋樹的分 支。當節點v 的所有邊都己被探尋過，搜尋將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發 現的節點， 則選擇其中乙個作為源節點並重複以上過程，整個程序反覆進行直到所有節點都被訪問為止。dfs屬於盲目搜尋。
深度優先搜尋是圖論中的經典演算法，利用深度優先搜尋演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆資料結構來輔助實現dfs演算法。
1. 訪問頂點v；
2. 依次從v的未被訪問的鄰接點出發，對圖進行深度優先遍歷；直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問；
3. 若此時圖中尚有頂點未被訪問，則從乙個未被訪問的頂點出發，重新進行深度優先遍歷，直到圖中所有頂點均被訪問過為止。
下圖是乙個
無向圖，如果我們從a點發起深度優先搜尋（以下的訪問次序並不是唯一的，第二個點既可以是b也可以是c,d），則我們可能得到如下的乙個訪問過程：a->b->e（沒有路了！
回溯到a)->c->f->h->g->d（沒有路，最終
回溯到a,a也沒有未訪問的相鄰
節點，本次搜尋結束）.
簡要說明深度優先搜尋的特點：每次深度優先搜尋的結果必然是圖的乙個連通分量.深度優先搜尋可以從多點發起.如果將每個節點在深度優先搜尋過程中的"結束時間"排序（具體做法是建立乙個list，然後在每個節點的相鄰節點都已被訪問的情況下，將該節點加入list結尾，然後逆轉整個鍊錶)，則我們可以得到所謂的"
拓撲排序
",即topological sort。
定義乙個結構體來表達乙個node的結構：
struct node ;節點開始，能首先獲取的是它的兩個子節點。
a b c d e f g
a是第乙個訪問的，然後順序是b和d、然後是e。然後再是c、f、g。那麼我們怎麼來保證這個順序呢？
這裡就應該用
堆疊的結構，因為堆疊是乙個先進後出的順序。通過使用
c++的
stl，下面的程式能幫助理解：
const int tree_size = 9;
std::stackvisited, unvisited;
node nodes[tree_size];
node* current;
for( int i=0; iright!=null)
unvisited.push(current->right); // 把右邊壓入 因為右邊的訪問次序是在左邊之後
if(current->left!=null)
unvisited.push(current->left);
visited.push(current);
cout
深度優先搜尋DFS
作為搜尋演算法的一種，dfs對於尋找乙個解的 np 包括npc 問題作用很大。但是，搜尋演算法畢竟是 時間複雜度是o n 的階乘級演算法，它的效率比較低，在資料規模變大時，這種演算法就顯得力不從心了。關於深度優先搜尋的效率問題，有多種解決方法。最具有通用性的是剪枝 prunning 也就是去除沒有用...
深度優先搜尋 DFS
深度優先搜尋 縮寫dfs 有點類似廣度優先搜尋，也是對乙個連通圖進行遍歷的演算法。它的思想是從乙個頂點v 0開始，沿著一條路一直走到底，如果發現不能到達目標解，那就返回到上乙個節點，然後從另一條路開始走到底，這種盡量往深處走的概念即是深度優先的概念。你可以跳過第二節先看第三節，還是引用上篇文章的樣例...
深度優先搜尋（dfs）
深度優先搜尋的一般步驟 1 從頂點v出發，訪問v。2 找出剛才訪問過的頂點的第乙個未被訪問的鄰接點，訪問該頂點。以該頂點為新頂點，重複此步驟，直到剛訪問的頂點沒有沒有未被訪問過的鄰接點為止。3 返回前乙個訪問過的仍有未被訪問過的鄰接點的頂點，找出該頂點的下乙個未被訪問過的鄰接點，訪問該頂點。4 重複...