dfs算法python实现

好的，下面是一个简单的深度优先搜索(DFS)算法的 Python 实现：

# 定义一个图结构，使用邻接表方式存储
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

# 定义一个函数实现 DFS
def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    print(start, end=' ')

    for next_node in graph[start]:
        if next_node not in visited:
            dfs(graph, next_node, visited)

# 调用 dfs 函数
dfs(graph, 'A')

上面的代码中，我们定义了一个图结构，使用邻接表的方式存储。然后定义了一个函数 `dfs`，它接受三个参数：`graph` 表示待搜索的图，`start` 表示搜索的起点，`visited` 表示已经访问过的节点。在函数中，我们首先将起点加入到 `visited` 集合中，并输出该节点。然后遍历该节点的相邻节点，如果相邻节点没有被访问过，则递归调用 `dfs` 函数来访问该节点。最后，我们调用 `dfs` 函数，以节点 `A` 作为搜索起点。

该算法的时间复杂度为 $O(V+E)$，其中 $V$ 表示节点数，$E$ 表示边数。