图解DFS python

DFS（深度优先搜索）是一种用于图遍历的算法，其实现较为简单。在DFS中，从一个起始节点开始，沿着一条路径一直深入直到达到最深的节点，然后回溯到前一个节点，再继续探索其他路径，直到所有节点都被访问到。

在Python中，我们可以使用递归或者栈来实现DFS算法。下面是一个用于图解DFS的Python代码示例：

def dfs(graph, start):
    visited = set()  # 用于记录已经访问过的节点
    stack = [start  # 用于保存待访问的节点

    while stack:
        node = stack.pop()  # 弹出栈顶节点
        if node not in visited:
            visited.add(node)  # 将节点标记为已访问
            # 在这里可以进行对节点的操作，例如输出节点值
            print(node)

            # 将当前节点的邻居节点（未访问过的）加入栈中
            for neighbor in graph[node]:
                if neighbor not in visited:
                    stack.append(neighbor)

# 根据题目给出的图结构初始化一个图
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

start_node = 'A'  # 设置起始节点
dfs(graph, start_node)  # 调用DFS函数进行遍历

上述代码通过使用栈来模拟DFS的过程，从起始节点开始，不断深入直到达到最深的节点，然后回溯到前一个节点，继续探索其他路径，直到所有节点都被访问到。这里使用了一个集合来记录已经访问过的节点，以避免重复访问。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据不同的问题进行调整和扩展。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [熬夜怒肝，图解算法！BFS和DFS的直观解释](https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/117307841)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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