什么是深度优先搜索
深度优先搜索，通常简称为 DFS。它是一种在树或者图中的搜索算法，它从根节点或起始节点开始，一直到达最深的节点，然后再根据已经访问过的节点的信息，回溯到上一个节点继续它的搜索过程。
可以想像一下，你在一张地图上寻找某个目的地，你可以从起点开始一直向前行进，直到遇到了障碍物或者到达了一个分叉，然后选择一个分支继续向前，如果无路可走了就返回上一个分叉节点，再选择一个分支继续探索下去，直到到达目的地。
在实际应用中，深度优先搜索被广泛地应用在路径规划、迷宫探索、拓扑排序等场景中。
Python 实现深度优先搜索
下面通过一个简单的实例来介绍如何用 Python 实现深度优先搜索。
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['F', 'G'],
'D': ['H', 'I'],
'E': ['J', 'K'],
'F': ['L', 'M'],
'G': ['N', 'O']
}
visited = set()
def dfs(visited, graph, node):
if node not in visited:
print(node)
visited.add(node)
for neighbor in graph[node]:
dfs(visited, graph, neighbor)
dfs(visited, graph, 'A')
代码中，我们首先定义了一个图（Graph），它是一个由字典嵌套列表组成的数据结构。我们在代码中定义了字典 graph，每个键名为节点的标识符，对应的值为该节点与其他节点之间的关系，即边。在本例中，我们以节点 'A' 为起点，在整张图中寻找到达每个节点的路径，并将每个已访问的节点存放在 visited 集合中。
接下来，我们定义了一个 dfs 函数，该函数会递归地搜索从起点开始连接到的所有节点，并且在访问每个节点时，都将其加入到集合 visited 中。最后，我们以节点 'A' 为起点来调用 dfs 函数。
总结
深度优先搜索是一种递归的算法，它的主要思想是一直向前搜索，直到无路可走，然后返回过去继续搜索下一条路。在 Python 中实现深度优先搜索比较简单，只需要用递归来实现即可。深度搜索优先搜索在实际应用中有很广泛的应用场景，它是处理路径规划、迷宫探索和拓扑排序等问题的有力工具。
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