深度優先搜尋所使用的策略就如其名字一樣，只要可能，就在圖中儘量的深入。深度優先搜素總是對最近才發現的結點v的出發邊進行探索，直到該結點的所有出發邊都被發現為止。一旦結點v的所有出發邊都被發現，搜尋則回溯到v的前驅結點(v是經過該點才被發現的)，來探索該前驅結點的出發邊。該過程一直持續到從源結點可以到達的所有結點都被發現為止。如果還存在尚未發現的結點，則深度優先搜尋將從這些未被發現的結點中任選一個作為新的源節點，並重復同樣的搜尋過程(此段話摘自演算法導論)

深度優先搜尋的虛擬碼
首先需要說明的是：深度優先搜尋的過程中對結點的狀態進行塗色來指明結點的狀態，每個節點的額初始狀態都是白色，被發現後變成灰色，當其所有的鄰接結點被掃描完成後變為黑色。
遍歷圖中所有的結點u{
u.color=white
u.π=null
}
遍歷所有圖中所有的點u{
if(u.color==white){
dfs(G,u)//以圖G中的u結點為源節點進行深度搜索
}
}
dfs(G,u){
u.color=gray;
遍歷u的每一個鄰接結點v{
if(v.color==white){
v.color=gray
v.π=u//表示v的父節點是u，在需要輸出搜尋路徑時有用
}
}
u.color=black
}
上面虛擬碼描述的過程可以用下圖表示

class Main
{
	
	enum Color
	{
		white,gray,black;
	}

	class Node
	{
		List<Node> adjNodesList;
		Color color;
	}
	/**
	 * 遞迴實現dfs
	 * @param u
	 */
	void DFS(Node u)
	{
		u.color=Color.gray;
		for(Node v : u.adjNodesList)
		{
			if(v.color==Color.white)//或者是(v.color==Color.white || v.colir==black),視題目情形而定
			{
				v.color=Color.gray;
				DFS(v);
			}
		}
		u.color=Color.black;
	}
 

package com.solo.dfs;

import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;


class Main
{
	
	enum Color
	{
		white,gray,black;
	}

	class Node
	{
		Queue<Node> adjNodes;//結點的鄰居結點,不能用for遍歷
		List<Node> adjNodesList;
		Color color;
	}
	
	/**
	 * 非遞迴實現dfs
	 * @param u：起始結點
	 */
	void dfs(Node u)
	{
		Stack<Node> stack=new Stack<Node>();
		Node v;
		u.color=Color.gray;
		stack.push(u);
		while (!stack.isEmpty())
		{
			u=stack.peek();
			v=u.adjNodes.poll();
			if(v==null)
			{
				u.color=Color.black;
				stack.pop();
			}
			else {
				if(v.color==Color.white)//是否可以訪問黑色視題目情況而定
				{
					v.color=Color.gray;
					stack.push(v);
				
				}
			}
		}
	}
}