下面是一个基于Java的DFS（深度优先搜索）算法示例，其中对于一个给定的图进行遍历，找到所有与给定起点相连的节点：import java.util.*;
public class Graph {
private int V; // 图中节点的数量
private LinkedList<Integer>[] adj; // 邻接表
// 构造函数
G
概述深度优先搜索，英文缩写为 DFS 即 Depth First Search，属于图算法的一种。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。举例下图是一个无向图，如果我们从 A 点发起深度优先搜索，访问次序不是唯一的。则我们可能得到如下的一个访问过程：A -> B -> E（没路了，回溯到 A）-> C -> F -> H
基本概念深度优先搜索算法（Depth First Search，简称DFS）：一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索,最糟糕的情况算法时间复杂度为O(!n)。算法思想回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索
文章目录前言：应用： 前言：BFS（广度优先遍历，Breadth First Search）及DFS（深度优先遍历，Depth First Search）是遍历树或图的两种最常用的方法。本文简单的讲解在面对树或者图的问题时，使用BFS及DFS解答题目时的思路及实现。 1.BFS：一层一层遍历。借助队列。 主要思想： 是从起始点开始，将其邻近的所有顶点都加到一个队列（FIFO）中去，然后标记下这些
今天回顾了DFS——Depth First Search——深度优先遍历，这个算法主要有两个用途：一是用于对于未知解的探索，一个典型的例子是走迷宫，也就是我们要列出所有的可能性来穷举，如果找到一条可行之路那么说明我们要解决的问题有戏，如果到最后也没有找到一条可行之路，那么说明我们的问题没有解。二是作为拓扑排序的基石，这一点我们以后再讲。那么如何来实现DFS算法呢？ 我们需要的原料有：结点、边、结点
