一、相关定义
深度优先遍历，也有称为深度优先搜索，简称DFS。其实，就像是一棵树的前序遍历。
初始条件：图G所有顶点均未被访问过，任选一点v。
遍历过程：它从图中某个结点v出发，访问此顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。若图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中的所有顶点都被访问到为止。
DFS适合此类题目
- 给定初始状态跟目标状态，要求判断从初始状态到目标状态是否有解。
二、算法过程
以如下图的无向图G4为例，进行图的深度优先搜索：
假设从顶点v1出发进行搜索，在访问了顶点v1之后，选择邻接点v2。因为v2未曾访问，则从v2出发进行搜索。依次类推，接着从v4 、v8 、v5出发进行搜索。在访问了v5之后，由于v5的邻接点都已被访问，则搜索回到v8。由于同样的理由，搜索继续回到v4，v2直至v1，此时由于v1的另一个邻接点未被访问，则搜索又从v1到v3，再继续进行下去由此，得到的顶点访问序列为：
显然，这是一个递归的过程。为了在遍历过程中便于区分顶点是否已被访问，需附设访问标志数组vis[0…n-1], ，其初值为false，一旦某个顶点被访问，则其相应的分量置为true。
三、代码实现
我们用邻接矩阵的方式，则代码如下所示。
/* 图的DFS遍历 */
//邻接矩阵形式实现
//顶点从1开始
#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int maxn = 105; //最大顶点数
typedef int VertexType; //顶点类型
bool vis[maxn];
struct Graph{ //邻接矩阵表示的图结构
VertexType vex[maxn]; //存储顶点
int arc[maxn][maxn]; //邻接矩阵
int vexnum,arcnum; //图的当前顶点数和弧数
};
void createGraph(Graph &g) //构建无向图
{
cout<<"请输入顶点数和边数：";
cin>>g.vexnum>>g.arcnum;
//构造顶点向量
cout<<"请依次输入各顶点：\n";
for(int i=1;i<=g.vexnum;i++){
scanf("%d",&g.vex[i]);
}
//初始化邻接矩阵
for(int i=1;i<=g.vexnum;i++){
for(int j=1;j<=g.vexnum;j++){
g.arc[i][j] = 0;
}
}
//构造邻接矩阵
VertexType u,v; //分别是一条弧的弧尾(起点)和弧头(终点)
printf("每一行输入一条弧依附的顶点（空格分开）：\n");
for(int i=1;i<=g.arcnum;i++){
cin>>u>>v;
g.arc[u][v] = g.arc[v][u] = 1;
}
}
//邻接矩阵的深度优先递归算法
void DFS(Graph g,int i)
{
vis[i] = true;
printf("%d\t",g.vex[i]); //打印顶点
for(int j=1;j<=g.vexnum;j++){ //遍历每个顶点
if(g.arc[i][j]==1 && !vis[j]){ //如果顶点j是顶点i的未访问的邻接点
DFS(g,j); //深度优先搜索顶点j
}
}
}
//邻接矩阵的深度遍历操作
void DFSTraverse(Graph g)
{
for(int i=1;i<=g.vexnum;i++){
vis[i] = false; //初始化所有顶点状态都是未访问过状态
}
for(int i=1;i<=g.vexnum;i++){
if(!vis[i]){
DFS(g,i); //对未访问的顶点调用DFS，若是连通图，只会执行一次
}
}
}
int main()
{
Graph g;
createGraph(g);
DFSTraverse(g);
return 0;
}
如果使用的是邻接表存储结构，其DFSTraverse函数的代码几乎是相同的，只是在递归函数中因为将数组换成了链表而有不同，代码如下。
//邻接表的深度递归算法
void DFS(GraphList g, int i)
{
EdgeNode *p;
vis[i] = true;
printf("%d ", g->adjList[i].data); //打印顶点，也可以其他操作
p = g->adjList[i].firstedge;
while(p)
{
if(!vis[p->adjvex])
{
DFS(g, p->adjvex); //对访问的邻接顶点递归调用
}
p = p->next;
}
}
//邻接表的深度遍历操作
void DFSTraverse(GraphList g)
{
int i;
for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)
{
vis[i] = false;
}
for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)
{
if(!vis[i])
{
DFS(g, i);
}
}
}
分析上述算法，在遍历时，对图中每个顶点至多调用一次DFS 函数，因为一旦某个顶点被标志成已被访问，就不再从它出发进行搜索。因此，遍历图的过程实质上是对每个顶点查找其邻接点的过程。其耗费的时间则取决于所采用的存储结构。
当用二维数组表示邻接矩阵图的存储结构时，查找每个顶点的邻接点所需时间为O(n2) ，其中n为图中顶点数。
而当以邻接表作图的存储结构时，找邻接点所需时间为O(e)，其中e 为无向图中边的数或有向图中弧的数。由此，当以邻接表作存储结构时，深度优先搜索遍历图的时间复杂度为O(n+e) 。
对比两个不同的存储结构的深度优先遍历算法，显然对于点多边少的稀疏图来说，邻接表结构使得算法在时间效率上大大提高。
四、沙场练兵
题目一、滑雪
题目二、棋盘问题
五、知识扩展
不知道你注意到没，在深度/广度搜索的过程中，其实相邻节点的加入如果是有一定策略的话，对算法的效率是有很大影响的，你可以做一下简单马周游跟马周游这两个题，你就有所体会，你会发现你在搜索的过程中，用一定策略去访问相邻节点会提升很大的效率。 这些运用到的贪心的思想，你可以再看看启发式搜索的算法，例如A*算法等。