深度优先搜索
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概述
深度优先搜索（Depth-First Search）（DFS） 是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
其核心思想是尽可能深地探索分支，直到达到末端，然后回溯并探索其他分支。
该算法常常与 BFS 并列，但两者除了都能遍历图的连通块以外，用途完全不同，很少有能混用两种算法的情况。
过程
DFS 最显著的特征在于其 递归调用自身。 同时与 BFS 类似，DFS 会对其访问过的点打上访问标记，在遍历图时跳过已打过标记的点，以确保 每个点仅访问一次 。 符合以上两条规则的函数，便是广义上的 DFS。
具体地说，DFS 大致结构如下：
伪代码
DFS(v) // v 可以是图中的一个顶点，也可以是抽象的概念，如 dp 状态等。
在 v 上打访问标记
for u in v 的相邻节点
if u 没有打过访问标记 then
DFS(u)
end
end
end核心原理
- 深度优先：从起始节点开始，沿一条路径不断深入直到末端，再回溯探索其他路径。
- 递归/栈结构：天然适合递归实现（隐式栈），也可用显式栈迭代实现。
- 回溯机制：当节点无未访问邻居时，回退到上一个节点。
- 避免重复访问：需记录已访问节点（通常用 Set 或数组）。
复杂度分析
该算法通常的时间复杂度为 O(n+m)，空间复杂度为 O(n)，其中 n 表示点数，m 表示边数。
注意空间复杂度包含了栈空间，栈空间的空间复杂度是 O(n) 的。 在平均 O(1) 遍历一条边的条件下才能达到此时间复杂度，例如用前向星或邻接表存储图； 如果用邻接矩阵则不一定能达到此复杂度。
实现方式
递归实现
type Graph = Record<string, string[]>
function dfsRecursive(
graph: Graph,
node: string,
visited: Set<string> = new Set()
): void {
// 1. 访问当前节点
console.log(node)
visited.add(node)
// 2. 递归访问所有未访问的邻居
for (const neighbor of graph[node] || []) {
if (!visited.has(neighbor)) {
dfsRecursive(graph, neighbor, visited)
}
}
}迭代实现（显式栈）
function dfsIterative(graph: Graph, start: string): void {
const stack: string[] = [start]
const visited = new Set<string>()
while (stack.length > 0) {
const node = stack.pop()! // 从栈顶弹出节点
if (visited.has(node))
continue
// 访问节点
console.log(node)
visited.add(node)
// 将邻居逆序入栈（保持与递归相同顺序）
const neighbors = graph[node] || []
for (let i = neighbors.length - 1; i >= 0; i--) {
if (!visited.has(neighbors[i])) {
stack.push(neighbors[i])
}
}
}
}注意事项
- 栈溢出：深度过大时递归可能导致栈溢出，可改用迭代法。
- 环检测：在递归中若遇到已访问节点且非父节点，说明存在环。
- 非连通图：需遍历所有未访问节点作为新起点。
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