一、深度优先遍历(DFS)
1. 理解
1.1 回顾二叉树的前序遍历
深度优先遍历就像二叉树中的前序遍历，一竿子插到底，发现没法前进了，再退回到上一个节点，看有没有另一条岔路可走，如果有，就再一竿子插到底；如果没有，就再退回到上上个节点……这样不断递归，直到左右节点都被遍历过。
不妨先来看看二叉树的前序遍历：
前序遍历步骤
①：从根节点A开始，无脑走左子树、左子树、左子树……直到行进到G，他没有左子节点，也就是没有左子树可走了，再去找右子树，由于本图中的二叉树比较简单，G也没有右子树可走了，那么就退回到G的上一个节点D；
②：D的左子树已经走过了，现在就走D的右子树；
③：把D的右子树当作一棵全新的树来走，也就是说进入D的右子树的根节点H后，也无脑走左子树，由于本图中的二叉树比较简单，H没有左子树，因此再看H的右子树，也没有，那么就退回到D；
④：现在D的左右子树都走过了，D下已经没有未遍历的子节点了，因此再退回到D的上一个节点B，去找B的右子树，发现也没有，就再退回到A；
⑤：A的左子树已经走过了，就走A的右子树，把A的右子树当作一棵全新的树来走，先无脑走左子树，再退回来……
1.2 图的深度优先遍历(DFS)
图也一样，拿到根节点，先一竿子插到底，直到前面没有节点了，就退回到上一个节点，查看有没有另一条岔路，如果有，就把这另一条岔路当作全新的一个图来走；如果没有，就退回到上上个节点，看有没有另一条岔路……。
不同的是：
①：图可能会是一个环，即没有头也没有尾，因此在一竿子插到底的过程中，如果遇到了已经遍历过的节点，说明已经到了环的头和尾的连接处，再往前就全都是走过的节点，就不要再往前走了，要开始往回退；
②：对二叉树中的一个节点，往它的下一步走时，只有左子树和右子树两个选择，而图可能往下有三条、四条、五条甚至更多条岔路可以走，因此，需用while或for循环来确保经过每条岔路。
一个图的深度优先遍历(DFS)，如下图所示：
先按照 0 -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5的顺序无脑插入，直到5的下一个是0，走过了，所以退回到5，看5还有没有未走过的下一个节点，发现了G所以G无脑往下走；
经过 G -> H，发现H的下一个节点也全都走过了，所以退回到G，看G还有没有未走过的下一个节点，发现没有了，再往回退，直到 G -> F -> E -> D，发现D有未走过的下一个节点 I ，所以走 I；
I走过后，发现也没有未走过的下一个节点了，所以继续往回退，D -> C -> B -> A，直到退回到根节点，整个遍历就结束了。
2. 代码
下面将贴出基于邻接表的深度优先遍历(DFS)算法，在这之前，我们先大致介绍一下邻接表：
邻接表用一个链表节点的数组来存储所有节点，，并用链表来存储与当前节点邻接的所有节点，如下所示：
其中，第一行的ABCDEFGHI是一个数组，数组类型是ListNode(链表的节点)，然后数组中的每个元素，都指向它自己的邻接点，就构成了上图中的邻接表。
基于上述邻接表的存储方法，给出深度遍历的程序如下：
程序由另一篇博文中的程序改写而来。
原程序出自：CSDN博主【烟雨迷离半世殇】的博文数据结构篇：图的遍历（一：深度优先遍历）
int visited[G_numVertexes];//用一个visited数组来记录某个节点是否被遍历过：1表示遍历过；0表示没有遍历过。其中 ，G_numVertexes是图中节点的个数，也是邻接表中第一行那个数组的元素个数
void DFSTraverse(ListNode *G) {
for (int i = 0; i < G_numVertexes; i++)
{
visited[i] = 0; //把visited数组的所有元素都初始化未0，表示都没遍历过
}
for (int i = 0; i < G_numVertexes; i++) //为了防止不连通图的特殊情况，在这里对每个节点都进行遍历
{
if (visited[i] == 0)
{
DFS(G, i); //对未遍历过的节点，调用DFS函数
}
}
}
void DFS(ListNode *G, int i) {
EdgeNode *p;
visited[i] = 1; //把这个节点的访问标志位设为1，表示已遍历过
cout << G[i]->data << endl; //打印当前节点
p = G[i]->adjvex; //根据邻接表的存储方式，把p设为G[i]的第一个邻接点
while (p)
{
cout << p->data << endl;
if (!visted[p->adjvex]) //如果G[i]的另一个邻接点未遍历过，则遍历它
{
DFS(G, p->adjvex); //递归访问
}
p = p->next;
}
}