深度优先搜索详解：算法入门示例与内存优化

深度优先搜索(DFS)是一种在图或树形结构中进行遍历的算法，由郭志伟@SYSU在2012年介绍。它主要思想是始于一个起始顶点V0，沿着一条路径尽可能深入探索，若无法达到目标，就回溯至上一个节点，尝试其他路径。与广度优先搜索(BFS)不同，DFS侧重于深度而非宽度，适合解决深度优先的问题，如查找是否存在路径而非最短路径。 在应用DFS时，如图2-1所示的示例中，从V0出发，首先尝试V0到V1再到V4，由于不通达V6，会返回到V1并继续搜索V2，最终找到路径V0-V1-V2-V6。相比之下，BFS通常采用队列数据结构，每层节点逐个处理，对于深度较大、子节点众多的图，内存需求较大，BFS在这些情况下可能效率较低。 深度优先搜索的优势在于内存占用相对较小，因为它只需要存储当前路径的节点，而不需要像BFS那样保持整个层的所有节点。然而，这并不意味着DFS总比BFS更优，因为BFS在某些场景下，比如寻找最短路径或者节点间的最短连接，会更有优势。因此，选择哪种搜索方法取决于问题的具体需求和约束条件。 总结来说，深度优先搜索是一种实用的遍历策略，特别适用于解决存在路径问题且不需要最短路径的情况，而其内存效率使其在面对深层次、子节点较少的结构时更具吸引力。理解这两种搜索算法的区别，可以帮助我们根据实际问题灵活选择合适的算法。