深度优先搜索（Depth-First Search，简称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地沿着树的深度方向进行搜索，直到无法继续前进为止，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。
具体来说，DFS从一个起始节点开始，沿着一条路径不断深入，直到到达一个节点的所有邻接节点都被访问过为止。如果在某个节点上发现所有邻接节点都已访问过，则回溯到上一个节点，继续探索其他未访问的路径。这种“一只向下走，走不通就掉头”的思想体现了DFS的回溯特性。
DFS可以应用于各种数据结构，包括有向图、无向图和树等。在实现上，DFS可以通过递归或迭代的方式进行。递归实现中，每次调用DFS函数时都会访问当前节点的所有未访问过的邻接节点，并递归地对这些节点进行DFS操作；迭代实现中，则通常使用栈来保存待访问的节点。
DFS的主要优点包括：
- 相比广度优先搜索（BFS），DFS在搜索过程中仅存储当前路径上的状态，因此占用的内存较少。
- 当存在多个可接受的解决方案时，DFS能够以较少的评估次数达到目标状态，一旦找到第一个可接受的解决方案，搜索即可终止。
- DFS适用于深度较深的树形结构，因为其优先考虑深度方向的探索。
然而，DFS也有其局限性，例如在某些情况下可能会陷入无限循环，特别是在没有明确终止条件的情况下。为了解决这个问题，可以使用深度限制搜索（DLS）作为DFS的一种变体，通过设定深度限制来确保搜索最终会终止。
总之，深度优先搜索是一种强大的图遍历算法，广泛应用于各种实际问题中，如路径查找、连通性判断和生成树计算等
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