1、算法用途
用于遍历图中的节点，有些类似于树的深度优先遍历。这里唯一的问题是，与树不同，图形可能包含循环，因此我们可能会再次来到同一节点。
2、主要思想
借用一个邻接表和布尔类型数组（判断一个点是否查看过，用于避免重复到达同一个点，造成死循环等），先将所有点按一定次序存入邻接表，再通过迭代器，对邻接表的linklist和布尔数组做出操作，从而达到不重复递归遍历的效果。
（邻接表是表示了图中与每一个顶点相邻的边集的集合，这里的集合指的是无序集）
3、代码（java）
(以上图为例的代码）
1 //深度优先搜索
2 import java.io.*; 3 import java.util.*; 4
5 //This class represents a directed graph using adjacency list 6 //representation
7 class Graph 8 { 9 private int V; // No. of vertices 10
11 // Array of lists for Adjacency List Representation
12 private LinkedList<Integer> adj[]; 13
14 // Constructor
15 Graph(int v) 16 { 17 V = v; 18 adj = new LinkedList[v]; 19 for (int i=0; i<v; ++i) 20 adj[i] = new LinkedList(); 21 } 22
23 //Function to add an edge into the graph
24 void addEdge(int v, int w) 25 { 26 adj[v].add(w); // Add w to v's list.
27 } 28
29 // A function used by DFS
30 void DFSUtil(int v,boolean visited[]) 31 { 32 // Mark the current node as visited and print it
33 visited[v] = true; 34 System.out.print(v+" "); 35
36 // Recur for all the vertices adjacent to this vertex
37 Iterator<Integer> i = adj[v].listIterator(); 38 while (i.hasNext()) 39 { 40 int n = i.next(); 41 if (!visited[n]) 42 DFSUtil(n,visited); 43 } 44 } 45
46 // The function to do DFS traversal. It uses recursive DFSUtil()
47 void DFS() 48 { 49 // Mark all the vertices as not visited(set as 50 // false by default in java)
51 boolean visited[] = new boolean[V]; 52
53 // Call the recursive helper function to print DFS traversal 54 // starting from all vertices one by one
55 for (int i=0; i<V; ++i) 56 if (visited[i] == false) 57 DFSUtil(i, visited); 58 } 59
60 public static void main(String args[]) 61 { 62 Graph g = new Graph(4); 63
64 g.addEdge(0, 1); 65 g.addEdge(0, 2); 66 g.addEdge(1, 2); 67 g.addEdge(2, 0); 68 g.addEdge(2, 3); 69 g.addEdge(3, 3); 70
71 System.out.println("Following is Depth First Traversal"); 72
73 g.DFS(); 74 } 75 }
4、复杂度分析
DFS复杂度分析 DFS算法是一一个递归算法，需要借助一个递归工作栈，故它的空问复杂度为O(V）。 遍历图的过程实质上是对每个顶点查找其邻接点的过程，其耗费的时间取决于所采用结构。 邻接表表示时，查找所有顶点的邻接点所需时间为O(E)，访问顶点的邻接点所花时间为O（V）,此时，总的时间复杂度为O(V+E)。