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。这个算法会
尽可能深地搜索树的分支。当节点 v 的所在边都已被探寻过，搜索将回溯到发现节点 v 的那
条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未
被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节
点都被访问为止。
以下是关于 DFS 算法的详细解释，字数大约 2000 字：
**一、DFS 算法的基本概念**
深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这种算法会沿着树的深度遍历
树的节点，尽可能深地搜索树的分支。当节点 v 的所在边都已被探寻过，搜索将回溯到发现
节点 v 的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如
果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行
直到所有节点都被访问为止。
DFS 算法的核心思想是尽可能深地搜索树的分支。在遍历过程中，如果遇到一个节点，首先
判断它是否已经被访问过，如果没有，则将其标记为已访问，并继续向下遍历其相邻节点。
如果所有相邻节点都已经被访问过，或者没有相邻节点可以访问，则回溯到上一个节点，继
续遍历其未被访问的相邻节点。这个过程一直持续到所有节点都被访问为止。
**二、DFS 算法的实现步骤**
DFS 算法的实现步骤可以分为以下几步：
1. 选择一个起始节点，将其标记为已访问。
2. 从起始节点开始，选择一条未被访问过的边，沿着这条边走到下一个节点。
3. 重复步骤 2，直到没有未访问过的边可以选择，此时回溯到上一个节点。
4. 重复步骤 3，直到所有节点都被访问过。
在实现 DFS 算法时，通常需要使用一个栈来辅助遍历过程。当访问一个节点时，将其压入栈
中；当需要回溯时，从栈中弹出一个节点。这样可以保证按照深度优先的顺序遍历节点。
**三、DFS 算法的应用场景**
DFS 算法在许多领域都有广泛的应用，包括图论、计算机科学、人工智能等。以下是一些具
体的应用场景：
1. **图的遍历**：DFS 算法可以用于遍历图的节点和边，从而获取图的结构信息。例如，在
社交网络分析中，可以使用 DFS 算法来遍历用户的社交网络关系，发现潜在的朋友或合作伙
伴。
2. **拓扑排序**：在有向无环图（DAG）中，可以使用 DFS 算法进行拓扑排序。拓扑排序是
将 DAG 的顶点线性排序，使得对每一条有向边(u, v)，均有 u（在排序记录中）比 v 先出现。
这种方法常用于任务调度、课程安排等场景。
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