參考鏈結
上圖可以看出dfs是如何工作的，使用dfs解決問題時最先想到的應該是遞迴和棧（stack）
dfs是從起始頂點開始，遞迴訪問其所有鄰近節點，比如a節點是其第乙個鄰近節點，而b節點又是a的乙個鄰近節點，則dfs訪問a節點後再訪問b節點，如果b節點有未訪問的鄰近節點的話將繼續訪問其鄰近節點，否則繼續訪問a的未訪問鄰近節點，當所有從a節點出去的路徑都訪問完之後，繼續遞迴訪問除a以外未被訪問的鄰近節點。
使用遞迴實現dfs遍歷二叉樹：（優先選擇）
//dfs遞迴實現
public void dfswithrecursion(treenode root)
if(root.right != null)
}
public void dfswithstack(treenode root)
if(treenode.right)
}}
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...