用深度优先遍历算法写已知图

深度优先遍历（Depth-First Search，DFS）是一种用于搜索或遍历树形结构或图的算法，其基本思想是从根节点开始，尽可能深地探索分支，直到到达叶子节点，然后回溯到上一个未访问过的节点。以下是使用深度优先遍历算法遍历已知图的伪代码：

# 定义图的表示（例如邻接列表）
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

def dfs(graph, start):
    visited = []  # 记录已访问节点
    stack = [start]  # 使用栈保存待访问节点

    while stack:
        node = stack.pop()  # 弹出栈顶节点
        if node not in visited:
            visited.append(node)  # 标记为已访问
            print(node, end=" ")  # 输出当前节点
            for neighbor in graph[node]:  # 检查相邻节点
                stack.append(neighbor)  # 将未访问的邻居压入栈

# 调用函数，从节点'A'开始遍历
dfs(graph, 'A')

在这个例子中，我们首先初始化一个栈并将起始节点添加进去。然后进入一个循环，只要栈不为空，就取出栈顶节点并检查是否已经访问过。如果没访问过，就将它标记为已访问，输出节点，并将其所有未访问的相邻节点压入栈。当所有路径都走完后，返回到上一级。