图的深度优先搜索从起始顶点开始沿路径深入访问，使用邻接表和递归或栈实现；需标记访问状态避免重复，对不连通图需多次调用DFS以遍历所有节点。
图的深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索图中节点的算法。它从一个起始顶点开始，沿着一条路径尽可能深入地访问未访问过的邻接点，直到无法继续前进，再回溯并尝试其他分支。C++ 中可以通过邻接表或邻接矩阵结合递归或栈来实现 DFS。
使用邻接表和递归实现 DFS
邻接表是表示图的一种高效方式，尤其适用于稀疏图。使用 vector> 存储每个顶点的邻接点，配合布尔数组记录访问状态。
步骤说明：
创建图的邻接表结构 维护一个 visited 数组防止重复访问 从指定起点开始递归访问所有未访问的邻接点
代码示例：
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#include #include using namespace std;class Graph { int V; // 顶点数量 vector<vector> adj; // 邻接表 void dfsUtil(int v, vector& visted) { visted[v] = true; cout << v <V = V; adj.resize(V); } void addEdge(int u, int v) { adj[u].push_back(v); adj[v].push_back(u); // 无向图，若为有向图则删除此行 } void dfs(int start) { vector visited(V, false); dfsUtil(start, visited); }};// 使用示例int main() { Graph g(5); g.addEdge(0, 1); g.addEdge(0, 2); g.addEdge(1, 3); g.addEdge(2, 4); cout << "从顶点 0 开始的 DFS 遍历: "; g.dfs(0); return 0;}
使用栈实现非递归 DFS
递归本质是系统调用栈，也可以手动使用 stack 实现 DFS，避免递归带来的栈溢出风险，尤其在图较大时更安全。
核心思路：
用 stack 存储待访问的顶点 每次取出栈顶，标记为已访问并输出 将其未访问的邻接点压入栈
非递归实现代码片段：
void dfsIterative(int start) { vector visited(V, false); stack stk; stk.push(start); while (!stk.empty()) { int curr = stk.top(); stk.pop(); if (visited[curr]) continue; visited[curr] = true; cout << curr << " "; // 逆序压入邻接点，保证顺序一致（可选） for (auto it = adj[curr].rbegin(); it != adj[curr].rend(); ++it) { if (!visited[*it]) { stk.push(*it); } } }}
注意事项与优化建议
DFS 实现时需注意以下几点：
确保图的索引从 0 或 1 开始统一，避免越界 无向图添加边时要双向插入 访问数组大小初始化为 V，并初始为 false 若图不连通，需对每个未访问顶点调用 DFS 才能遍历全图
基本上就这些。根据实际需求选择递归或迭代方式，邻接表适合大多数场景。理解状态标记和回溯机制是掌握 DFS 的关键。
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