深度优先遍历的算法
深度优先遍历是一种常用的图遍历算法，它的基本思路是从图的一个节点出发，遍历其相邻节点，再依次遍历这些相邻节点的相邻节点，直到遍历完整个图。从这个基本思路中，我们可以总结出深度优先遍历算法的两个核心特点：深入到底，回溯上来。
深度优先遍历算法的具体实现
深度优先遍历算法的实现方法非常简单粗暴，它可以采用递归或者堆栈的方式实现。
递归实现深度优先遍历算法的代码如下：
```
void dfs(int node) {
visited[node] = true;
for(int i = 0; i < adj[node].size(); i++) {
int next = adj[node][i];
if(!visited[next]) {
dfs(next);
}
}
}
```
其中，visited数组用来标记每个节点是否被访问过，adj数组用来存储图的邻接表。
堆栈实现深度优先遍历算法的代码如下：
```
void dfs(int start) {
stack
st.push(start);
visited[start] = true;
while(!st.empty()) {
int cur = st.top();
st.pop();
for(int i = 0; i < adj[cur].size(); i++) {
int next = adj[cur][i];
if(!visited[next]) {
st.push(next);
visited[next] = true;
}
}
}
}
```
堆栈实现深度优先遍历算法的代码比递归实现的代码要稍微麻烦一些，但是它可以避免递归调用带来的额外消耗。
深度优先遍历算法的时间复杂度
对于一个无向图，深度优先遍历算法的时间复杂度为O(N+E)，其中N为图中节点的数量，E为图中边的数量。
深度优先遍历算法的空间复杂度
深度优先遍历算法的空间复杂度取决于堆栈或者递归调用的深度。对于一个无向图，最坏的情况下，所有的节点都被遍历到，那么空间复杂度为O(N)。
深度优先遍历算法的应用
深度优先遍历算法在实际应用中非常广泛，以下是几个常见的应用场景：
1. 拓扑排序
拓扑排序是指将有向无环图（DAG）上的所有节点进行线性排序，使得对于任意的有向边 (u, v)，节点 u 在排序中都排在节点 v 的前面。深度优先遍历可以用来实现拓扑排序。
2. 连通性问题
深度优先遍历可以被用来查找图的连通性问题。通过深度优先遍历，我们可以找到一个连通块中所有的点。
3. 寻找路径
通过深度优先遍历，我们可以找到从出发点到目标点的路径。这个应用最常见于寻找迷宫的解法。
深度优先遍历算法的优缺点
优点：
1. 深度优先遍历算法不需要建立图的显式数据结构，因此它更加适用于任意形式的图。
2. 深度优先遍历算法的实现方式非常简单，非常容易理解和实现。
缺点：
1. 深度优先遍历算法可能会陷入死循环当中，从而导致程序崩溃。
2. 深度优先遍历算法无法检测回路，因此它不适用于一些要求无环图的算法。
