深度优先搜索(DFS)算法

深度优先搜索(DFS)算法从图G的初始节点开始，然后逐渐深入，直到找到目标节点或没有子节点的节点。然后，该算法从死角回溯到尚未完全开发的最新节点。

DFS中使用的数据结构是堆栈。该过程类似于BFS算法。在DFS中，导致未访问节点的边缘称为发现边缘，而导致已访问节点的边缘称为块边缘。

算法

• 步骤1： G中每个节点的SET STATUS = 1(就绪状态)
• 步骤2：将起始节点A推入堆栈并设置其STATUS = 2(等待状态)
• 步骤3：重复步骤4和5，直到堆栈为空
• 步骤4：弹出顶部节点N。对其进行处理并设置其STATUS = 3(处理状态)
• 步骤5：将所有处于就绪状态(状态STATUS = 1)的N个邻居推入堆栈，并设置其状态= 2(等待状态)[END OF LOOP]
• 步骤6：退出

范例：

考虑图G及其邻接表，如下图所示。通过使用深度优先搜索(DFS)算法，计算从节点H开始print图形的所有节点的顺序。

解决方案：

将H推入堆栈

STACK : H 

弹出堆栈的顶部元素(即H)，将其print出来并将H的所有邻居压入就绪状态的堆栈。

Print H 
STACK : A 

弹出堆栈(即A)的顶部元素，进行print，然后将A的所有邻居推入处于就绪状态的堆栈。

Print A
Stack : B, D

弹出堆栈的顶部元素，即D，进行print，然后将D的所有邻居推入处于就绪状态的堆栈。

Print D 
Stack : B, F 

弹出堆栈的顶部元素，即F，进行print，然后将F的所有邻居推入处于就绪状态的堆栈。

Print F
Stack : B

弹出栈顶，即B并推入所有邻居

Print B 
Stack : C 

弹出栈顶，即C并推入所有邻居。

Print C 
Stack : E, G 

弹出堆栈的顶部，即G并推入所有邻居。

Print G
Stack : E

弹出栈顶，即E并推入所有邻居。

Print E
Stack :

因此，堆栈现在变为空，并且遍历了图的所有节点。

图形的打印顺序为：

H → A → D → F → B → C → G → E