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如何進行數據結構之圖的深度優先搜索，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。
遍歷原則：
從圖中某一個指定的頂點v出發，先訪問v，然后從該頂點未被訪問過的鄰接頂點w出發進行深度優先搜索，直到圖中與v想通的所有頂點都被訪問，此時相當于完成圖中一個包含頂點v的連通分量的遍歷。如果圖中存在尚未遍歷過的頂點，則從另一個未被訪問的頂點出發重復上述過程，直到圖中所有頂點均被遍歷到。
顯然，深度優先搜索算法是一種遞歸算法。
分析：
假設有一幅圖，如下圖所示。
該圖的鄰接表為：
如果對該圖進行深度優先搜索，步驟如下：
STEP1：從頂點A出發進行深度優先搜索。首先訪問頂點A，并將A標注為已訪問狀態（圖中標注為黃色），然后去找頂點A的第一個鄰接點，如果第一個鄰接點已被訪問，則搜索頂點A的下一個鄰接點。顯然，頂點A的第一個鄰接點為頂點B，且B未被訪問。
STEP3：訪問頂點C，并將C標注為已訪問狀態（圖中標注為橙色），尋找C的第一個鄰接點B，因為B已經被訪問，因此尋找下一個鄰接點D，D未被訪問過。
STEP5：訪問頂點E，并將E標注為已訪問狀態（圖中標注為紅色），訪問E的第一個鄰接點D，發現D已經被訪問過，然后去找E的下一個鄰接點，發現沒有鄰接點，則返回上一層，也就是STEP4。
STEP7：尋找頂點D的未被訪問的鄰接點，發現不存在這樣的鄰接點，則返回STEP3層；尋找頂點C的未被訪問的鄰接點，發現不存在這樣的鄰接點，則返回STEP2層；尋找頂點B的未被訪問的鄰接點，發現不存在這樣的鄰接點，則返回STEP1層；尋找頂點A的未被訪問的鄰接點，發現不存在這樣的鄰接點，則退出程序。此時，圖中各個頂點的訪問便結束了。
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