Python中的深度优先搜索实现
一、背景
深度优先搜索算法（Depth-First Search，DFS）是图论中的一种算法。它是从根结点开始，沿着一条路径直到路径末端，然后返回以便继续搜索其他路径的一种算法。
DFS具有以下特点：
1、对于深度优先搜索，需要回溯标记。
2、在搜索的过程中，每个顶点只访问一次，不会重复。
3、比较适用于搜索路径比较深的情况。
4、 DFS是通过引入递归、栈等数据结构实现的。
二、原理
DFS实现的主要是对图的深度遍历，在其遍历过程中，会有一个栈作为辅助结构，每当走到
一个新的节点时，首先将节点进栈，然后继续遍历该节点的邻居节点，如此进行下去，直到不能继续为止，然后弹出栈顶元素，继续操作其它元素，重复以上步骤，直到所有元素都遍历过为止。
DFS的算法时间与遍历的路径有关，一般情况下，DFS的效率比较低，因为它普遍存在反复走已经走过的路径的情况，而对于任意一台可达，存在多种路径的情况下，我们需要选择合适的数据结构，在保证时间和空间复杂度的前提下，到最优解。
三、核心代码
实现DFS需要我们定义一个图的数据结构，并且定义一个栈来辅助遍历过程，核心代码如下所示：
```
class Graph:
"""图的实现"""
def __init__(self):
aph = defaultdict(list)
def add_edge(self, u, v):
aph[u].append(v)
def DFS(self, v, visited):
"""DFS的实现"""
visited.add(v)
print(v, end=' ')
for neighbour aph[v]:
if neighbour not in visited:
self.DFS(neighbour, visited)
```
下面是具体的完整代码实现。
```
快速排序python实现
from collections import defaultdict

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