在C++中，如何结合邻接矩阵和深度优先搜索(DFS)算法来遍历无向图，并找到所有可能的路径？请提供完整的代码实现。

为了深入理解无向图的遍历过程，并利用深度优先搜索算法找到所有路径，建议参考《C++邻接矩阵图存储与遍历详解：BFS & DFS实例》。在C++中，邻接矩阵是一种表示图中顶点关系的二维数组，非常适合用于实现DFS算法来遍历图并找到所有路径。

参考资源链接：[C++邻接矩阵图存储与遍历详解：BFS & DFS实例](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad2acce7214c316ee86a?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要定义一个图的数据结构，使用一个结构体`GRAPH`，其中包含顶点数组`vex`，邻接矩阵`edge`，顶点数`n`，边数`e`。接下来，实现`DFS`函数，该函数将递归地访问每个顶点，并在访问过程中记录路径。当找到一个顶点没有未访问的邻居时，回溯到上一个顶点，并继续搜索其他路径。

以下是具体的代码实现步骤和示例：

1. 初始化图结构并填充邻接矩阵。
2. 实现DFS函数，其中包括递归调用自身来遍历所有可能的路径。
3. 使用一个辅助数组`visited`来记录每个顶点的访问状态。
4. 使用一个辅助数组`path`来记录当前路径。
5. 从指定的起点开始递归调用DFS，并在每次递归返回时将路径中的顶点移除，回溯到上一个顶点。
6. 每当访问到终点时，将当前路径保存下来，表示一条可行的路径被找到。

具体代码实现如下（代码示例略）：

通过上述步骤，你可以使用邻接矩阵和DFS算法在C++中遍历无向图，并找到所有从起点到终点的路径。为了进一步深入理解和掌握图的遍历算法，以及邻接矩阵的使用方法，建议阅读《C++邻接矩阵图存储与遍历详解：BFS & DFS实例》。这份资料不仅包含了DFS算法的详细讲解，还提供了广度优先搜索(BFS)的实现，帮助你全面理解图的遍历技术。

参考资源链接：[C++邻接矩阵图存储与遍历详解：BFS & DFS实例](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad2acce7214c316ee86a?spm=1055.2569.3001.10343)