在这个场景下，如何修改DFS以适应社交网络分析？

在社交网络分析中，如果你的目标是找到两个人之间的关系链或者共同好友，DFS可以应用于寻找他们的“朋友圈”或联系路径。首先，你可以将每个用户视为图中的一个节点，朋友关系作为边。以下是修改后的DFS思路：

1. 将每个用户的数据结构（例如结构体User）包含一个指向其朋友的指针数组或集合，如vector或HashSet。

2. 修改`visited`数组，现在它不仅记录位置是否已被访问，还可以记录用户的友谊状态，比如标记某用户已经被发现为共同好友。

3. 当访问到一个新的节点（用户），检查该用户是否是你正在寻找的那个特定用户。如果是，则找到了路径；如果不是，遍历他的朋友列表，对每一个朋友进行递归搜索。

4. 每次递归前，先判断当前用户是否已经在结果集中（即已发现过），以防止重复搜索。

5. 返回的结果可以是一个链表或者映射结构，存储每个用户及其到指定用户的路径信息。

struct User {
    int id;
    vector<int> friends;
    bool visited;
    vector<User*> path_to_target; // 存储到目标的路径
};

bool dfs(User* user, int targetId, vector<User*>& result) {
    if (user->id == targetId) {
        result.push_back(user); // 找到了，添加到结果中
        return true;
    }
    for (auto friend_id : user->friends) {
        if (!visited[friend_id]) { // 未访问的朋友
            User* friend_user = ... // 获取对应朋友的User指针
            visited[friend_id] = true;
            if (dfs(friend_user, targetId, result)) {
                user->path_to_target.push_back(friend_user); // 添加路径信息
                return true;
            }
            visited[friend_id] = false; // 回溯时还原访问状态
        }
    }
    return false;
}

// 主程序调用
vector<User*> findPathToTarget(User* start, User* target) {
    vector<User*> result;
    visited[start->id] = true;
    if (dfs(start, target->id, result)) {
        return result;
    } else {
        return {}; // 没有找到路径
    }
}