深度优先搜索英文解释翻译、深度优先搜索的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 depth-first search

分词翻译：

深的英语翻译：

close; dark; deep; deepness; late; profound; profundity; very
【医】 batho-; bathy-

度的英语翻译：

consideration; tolerance; degree; limit; linear measure; surmise; estimate
extent
【计】 degrees; k.w.h.
【化】 dimension; kilowatt hour
【医】 Deg.; degree
【经】 degree

优先的英语翻译：

preference; priority; first; precedence; precession
【经】 priority

搜索的英语翻译：

search; beat; cast about; ferret; grabble; hunt; rake; scout; seek
【计】 look in; search; search in
【经】 rake; search

专业解析

深度优先搜索（Depth-First Search，简称DFS）是一种用于遍历或搜索树或图数据结构的经典算法策略。其核心思想是尽可能深地探索当前分支，直到到达末端，然后回溯到最近的分支点继续深入探索其他分支。以下是其详细解释：

一、核心概念与定义

算法策略：DFS从选定起点（根节点）出发，沿一条路径尽可能深入地访问节点，直到该路径末端（叶子节点或无未访问邻居）。随后回溯至最近一个有未探索分支的节点，重复深入过程，直至所有节点均被访问。其过程体现了“后进先出”（LIFO）特性，通常借助递归或显式栈实现。
名称释义：
- 深度优先：强调优先向纵深方向探索，而非广度层面展开。
- 搜索：指在数据结构中系统性地访问或查找目标节点。

二、工作流程与特点

遍历过程：
- 访问起始节点并标记为已访问。
- 递归访问其任一未访问邻接节点。
- 当当前节点无未访问邻居时，回溯至上一节点。
- 重复直至回溯至起点且无未访问节点。
关键特性：
- 空间复杂度：一般为O(h)（h为树的最大深度或图的最长路径），优于广度优先搜索（BFS）的O(n)（n为节点数），适用于深度较大但宽度有限的结构。
- 解的性质：不保证找到最短路径（无权图），但能高效探索所有可能路径，常用于解空间枚举（如排列组合、回溯问题）。
- 实现方式：递归（简洁，依赖调用栈）或迭代（显式栈，避免递归深度限制）。

三、典型应用场景

拓扑排序：对有向无环图（DAG）进行排序，反映任务依赖关系（如编译顺序）。
连通分量检测：在无向图中识别所有连通子图。
路径查找与环检测：判断图中是否存在路径或环（尤其在回溯时检查父节点）。
迷宫求解与游戏决策：模拟探索路径（如国际象棋走法分析）。
文件系统遍历：递归访问目录树中的子文件夹和文件。

四、与广度优先搜索（BFS）对比

特性	DFS	BFS
探索顺序	深度优先	广度优先（层序遍历）
数据结构	栈（递归/迭代）	队列
空间复杂度	O(h)	O(n)
最短路径	不保证（无权图）	保证（无权图）
适用场景	解空间枚举、拓扑排序、连通分量	最短路径、广播网络

参考资料

Cormen, T.H., et al. Introduction to Algorithms (算法导论). MIT Press.
GeeksforGeeks. "Depth First Search or DFS for a Graph." https://www.geeksforgeeks.org/depth-first-search-or-dfs-for-a-graph/
Khan Academy. "Depth-First Search (DFS)." https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms/graph-representation/a/depth-first-search

网络扩展解释

深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树、图等数据结构的经典算法。其核心思想是尽可能深地探索分支路径，直到无法继续深入后再回溯到上一个节点，转而探索其他未被访问的分支。以下是详细解析：

一、基本工作原理

“一条路走到黑”策略
DFS从起始节点出发，沿着一条路径不断向下访问未探索的节点，直到遇到叶子节点（无子节点）或无法继续前进的节点，随后回溯到最近的未完全探索的父节点，重复此过程。
数据结构支持
通常使用栈（后进先出）或递归实现。递归本质上是函数调用栈的隐式应用。
示例
假设遍历二叉树，DFS会优先访问根节点→左子树→右子树（前序遍历），而不会像广度优先搜索（BFS）那样逐层扩展。

二、应用场景

路径问题：如迷宫求解、图中两节点间路径的存在性判断。
拓扑排序：用于有向无环图（DAG）的任务调度。
连通性分析：检测图的连通分量或强连通分量。
回溯算法：如八皇后问题、数独求解，通过DFS尝试所有可能并撤销无效选择（剪枝）。

三、优缺点对比

优点	缺点
内存占用较低（仅存储当前路径）	可能陷入死循环（未标记已访问节点）
适合目标路径较深的情况	不保证找到最短路径

四、与广度优先搜索（BFS）的区别

探索顺序：DFS纵向深入，BFS横向扩展。
数据结构：DFS用栈，BFS用队列。
适用场景：DFS适合状态空间大且目标较深的场景；BFS适合找最短路径或层序遍历。

五、代码实现思路

以图的DFS为例：

递归实现

def dfs(node, visited):
if node not in visited:
visited.add(node)
for neighbor in node.neighbors:
dfs(neighbor, visited)

迭代实现

stack = [start_node]
visited = set()
while stack:
node = stack.pop()
if node not in visited:
visited.add(node)
stack.extend(reversed(node.neighbors))# 保持顺序一致性

DFS通过深度探索和回溯机制，高效解决许多与路径、状态空间相关的问题，但其非最短路径特性需结合具体场景权衡。实际应用中常需配合访问标记和剪枝策略以避免重复计算。