深度优先搜索（DFS）算法解释，具体原理和步骤图解，以及Python代码实现DFS算法
DFS算法又名深度优先搜索，作为递归算法，通过堆栈，在避免循环的同时遍历目标所有节点。DFS算法的工作原理图解以具有5个节点的无向图为例，如下图：从节点0开始，DFS算法首先将其放入Visited列表并将其所有相邻顶点放入堆栈。接着，访问堆栈顶部的节点1，并转到其相邻节点。因为0已经被访问过，所以访问2。节点2有一个未访问的相邻节点4，因此我们将其添加到堆栈顶部并访问它。现在，还有最后一个节点没有访问，我们继续往下。在最后访问3之后，已经没有还未访问的相邻节点，因此我们完成了该无向图的深度优先遍历。DFS
DFS算法又名深度优先搜索，作为递归算法，通过堆栈，在避免循环的同时遍历目标所有节点。
DFS算法的工作原理图解
以具有5个节点的无向图为例，如下图：
从节点0开始，DFS算法首先将其放入Visited列表并将其所有相邻顶点放入堆栈。
接着，访问堆栈顶部的节点1，并转到其相邻节点。因为0已经被访问过，所以访问2。
节点2有一个未访问的相邻节点4，因此我们将其添加到堆栈顶部并访问它。
现在，还有最后一个节点没有访问，我们继续往下。在最后访问3之后，已经没有还未访问的相邻节点，因此我们完成了该无向图的深度优先遍历。
DFS算法伪代码
在init()函数中，请注意我们在每个节点上运行DFS函数。这是因为图可能有两个不同的不连贯部分，因此为了确保覆盖每个顶点，我们还可以在每个节点上运行DFS算法。
DFS(G, u)
u.visited = true
for each v ∈ G.Adj[u]
if v.visited == false
DFS(G,v)
init() {
For each u ∈ G
u.visited = false
For each u ∈ G
DFS(G, u)
}Python代码实现DFS算法
def dfs(graph, start, visited=None):
if visited is None:
visited = set()
visited.add(start)
print(start)
for next in graph[start] - visited:
dfs(graph, next, visited)
return visited
graph = {'0': set(['1', '2']),
'1': set(['0', '3', '4']),
'2': set(['0']),
'3': set(['1']),
'4': set(['2', '3'])}
dfs(graph, '0') 
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