所謂DFS就是“不撞南墻不回頭”的一種搜索。其時間復雜度為O(V+E)。

能算出從起點到終點的全部路徑，在算法執行的過程中需要一個visit[v_i]數組來維護每個結點的訪問情況，這樣就能避免重復訪問。但需要註意的是對於同一起點到同一終點有多條路徑的時候，每次遞歸回溯時要重置visit[v_i]的狀態。並且可以使用vector來存儲每次經過的節點。兩個同類型的vector數組可以直接比較、直接賦值的，所以DFS也就可以簡單的求出最佳路徑。

DFS在遞歸過程中的還存在一個難點就是結束遞歸開始回溯的條件設置。這裏往往在到達終點的基礎還要加上題目所限定的條件。這有一個技巧就是先一個 if(begin == end && 題目限定的條件){到達終點後要處理的邏輯} if(begin == end){return;} 正所謂把邏輯處理和返回分離避免混亂（因為會存在有時需要執行邏輯有時不需執行邏輯的情況）。

接下來在說一個DFS中提升效率的方法：剪枝。以PAT“球隊食物鏈”鏈為例，此題答案要求要滿足排列{ a₁ a₂ ...a_N }在字典序上小於排列{ b₁ b₂ ... b_N }，當且僅當存在整數K（1 <= K <= N），滿足：a_K < b_K且對於任意小於K的正整數i，a_i

最後總結一下，dfs是圖論最基本的一個遍歷策略，適用於求路徑數目，對於非層次遍歷的題目都可考慮用次方法解決。但有時候會因時間復雜度的限制不得不放棄此方法。

簡談DFS