​​深度优先搜索（DFS）是一种经典的图遍历算法，其核心思想是“一路到底、回溯探索”，适用于路径查找、拓扑排序等场景。​​ 它以递归或栈结构实现，优先深入节点的子节点，直到尽头再回溯，​​典型应用包括迷宫求解、树形结构遍历等​​，是算法学习中不可或缺的基础工具。

以迷宫问题为例，DFS会从起点出发，沿一个方向（如右、下、左、上）持续前进，直到碰壁后回溯到最近的分叉点尝试其他路径。例如，用二维数组表示迷宫（0为通路，1为墙），DFS会标记已访问的位置避免重复，并通过递归探索相邻格子，最终输出从起点到终点的可行路径。这种“试探-回溯”机制虽不一定找到最短路径，但能确保遍历所有可能性。

在树结构中，DFS的遍历顺序分为前序（根-左-右）、中序（左-根-右）和后序（左-右-根）。例如，二叉搜索树的中序遍历会按升序输出节点值。对于图的连通性检测，DFS从一个节点出发，能遍历其所有连通分量，适用于判断图中是否存在环或计算连通子图数量。

实际编码时需注意​​剪枝优化​​（提前终止无效分支）和​​栈溢出风险​​（深递归可能耗尽内存）。例如，求解数独时，DFS结合剪枝可大幅减少无效尝试；而非递归的栈实现则更适合深度未知的场景。

掌握DFS的关键在于理解其“深度优先”的本质，灵活应用于需要穷举或分层探索的问题，同时结合具体场景优化效率。