まず、深さ優先探索紹介

図の深さ優先探索（深さ優先探索）、および比較的類似一次ツリートラバーサル。

考えています：すべての頂点を描画された初期状態を仮定するまで、各未訪問の深さ優先探索グラフトラバーサルからその隣人に続く頂点v、頂点への最初のアクセスから始まる、訪問されていません図の頂点vは、すべての通信パスがアクセス可能である必要があります。この方法は、他の頂点へのアクセス権を持っていない場合、頂点は、代替的出発点として、それは、アクセスされるまで、すべての頂点が描画されるまで処理を繰り返す、アクセスされていません。

明らかに、深さ優先探索は、再帰的なプロセスです。

第二に、深さ優先探索のイラスト

1つの無向グラフ深さ優先探索

深さ優先探索を示すために、一例として、「無向グラフ」に続き。

深さ優先トラバーサルの上のグラフG1は頂点Aから始まり

ステップ1：A.をご覧ください
ステップ2：C.アクセス（A点に隣接します）最初のステップ訪問した後、次の訪問は、すなわち、「C、D、F」一点に隣接しなければなりません。しかしながら、本明細書の実装では、頂点は「D及びF」の前で順ABCDEFG、Cに格納され、及びC.すること、アクセス
ステップ3：アクセス（C隣接点）B. 第二段階C訪問した後、次の訪問は、C、即ち、「BとD」を、点に隣接であるべきである（Aがアクセスされた、それが含まれていません）。そして、理由はB Dの前に、最初の訪問のB.
ステップ4：アクセス（C隣接点）D. アクセスポイントB C Aに隣接したステップ3の後、無未訪問の隣人B;従って、Cは別のDに隣接しているアクセスポイントに戻ります
ステップ5：F.アクセス（A点に隣接します）「隣接する全ての隣接点が（内側再帰近隣含む）AにBを指すように、」Aは既に訪問されており、アクセスが終了し、アクセスポイントAに戻ったとき、したがって、別のFに隣接しています
ステップ6：アクセス（F隣接点）G.
ステップ7：アクセス（当接点G）E.

こうしてアクセスシーケンスである：A - > C - > B - > D - > F. - > G - > E

有向グラフの2深さ優先探索

例として、「有向グラフ」の下に、深さ優先探索を実証します。

深さ優先トラバーサルの上のグラフG2は、頂点Aから始まり

ステップ1：A.をご覧ください
ステップ2：アクセスB. Aを訪問した後、次にアクセスされるべき側の別の頂点、すなわち、頂点Bです。
ステップ3：アクセスC. Bを訪問した後、次にアクセスされるべきであり、エッジの別の頂点B、すなわち頂点C、E、F。図は、本明細書で実施、順番に格納された頂点ABCDEFG、第1のアクセスC.
ステップ4：アクセスE. 次のエッジの頂点Cに、さらにアクセス、すなわち頂点E.
ステップ5：D.をご覧ください次に、別の頂点Eは、エッジ、すなわち頂点B、Dをアクセスします頂点Bにアクセスするため、頂点Dにアクセスされています
ステップ6：F.をご覧くださいそれは引き継ぐために戻ってする必要があります「別の頂点Fのアクセスの側面を。」
ステップ7：アクセスG.

因此访问顺序是：A -> B -> C -> E -> D -> F -> G

三、代码实现

private boolean[] isVisited = new boolean[vertextSize];
/**
* 获取指定顶点的第一个邻接点
*
* @param index
* 指定邻接点
* @return
*/
private int getFirstNeighbor(int index) {
for (int i = 0; i < vertexSize; i++) {
if (matrix[index][i] < MAX_WEIGHT && matrix[index][i] > 0) {
return i;
}
}
return -1;
}
/**
* 获取指定顶点的下一个邻接点
*
* @param v
* 指定的顶点
* @param index
* 从哪个邻接点开始
* @return
*/
private int getNextNeighbor(int v, int index) {
for (int i = index+1; i < vertexSize; i++) {
if (matrix[v][i] < MAX_WEIGHT && matrix[v][i] > 0) {
return i;
}
}
return -1;
}
/**
* 图的深度优先遍历算法
*/
private void depthFirstSearch(int i) {
isVisited[i] = true;
int w = getFirstNeighbor(i);
while (w != -1) {
if (!isVisited[w]) {
// 需要遍历该顶点
System.out.println("访问到了：" + w + "顶点");
depthFirstSearch(w); // 进行深度遍历
}
w = getNextNeighbor(i, w); // 第一个相对于w的邻接点
}
}

传0进去，表示v0。
设置v0已访问过，获取v0的第一个邻接点。w != -1说明有这个邻接点，然后对这个临界点进行判断。
- 已访问，那就找下一个临界点
- 未访问，进行访问，然后对该邻接点进行深度优先遍历。

四、总结

遍历规则：不断的沿着顶点的深度方向遍历。顶点的深度方向是指它的邻接点方向。
它从图中某个顶点v出发，访问此顶点，然后从顶点的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。
简单说，就是顶点将第一个邻接点当作左孩子，其它邻接点都当做右孩子。最后排成一棵树。
深度优先遍历是指先遍历到最深层次，然后再探索邻接点，接着又遍历最深层次。二叉树的先序遍历就是一种深度优先遍历。

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参考资料：

クラスプログラマアルゴリズム（17） - 図一般的に使用されるアルゴリズム：深さ優先（DFS）