​​深度优先遍历（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图结构的算法，其核心思想是“尽可能深”地探索分支路径，直到无法继续为止再回溯。​​ 该算法通过递归或栈实现，​​广泛应用于路径查找、拓扑排序、迷宫求解等问题​​，是理解复杂数据结构和解决实际问题的关键工具之一。

DFS的执行过程遵循三个关键步骤：首先访问起始节点并标记为已访问；随后递归访问其未探索的邻接节点；若所有邻接节点均已访问，则回溯到上一节点继续搜索。例如，在二叉树中，DFS可分为前序、中序和后序遍历，分别对应不同的节点访问顺序（根节点优先、根节点居中或根节点最后）。这种灵活性使其能适应不同场景的需求，如表达式树求值或文件目录遍历。

在图的场景中，DFS通过维护“已访问”标记避免重复访问，同时可检测图中的环或生成拓扑排序。例如，社交网络分析中，DFS能挖掘用户间的潜在关联路径；而网络爬虫则利用DFS策略优先抓取深层链接。算法的时间复杂度为$O(V+E)$（V为顶点数，E为边数），空间复杂度取决于递归深度，最坏情况下为$O(V)$。

实际应用中需注意两个常见问题：一是堆栈溢出风险，可通过迭代实现（显式栈）优化；二是对非连通图的处理，需多次调用DFS确保所有节点被覆盖。结合剪枝策略（如Alpha-Beta剪枝）还能进一步提升搜索效率，例如在游戏AI中快速排除无效走法。

掌握DFS不仅有助于夯实算法基础，更能为解决实际问题提供清晰思路。无论是优化代码结构还是设计高效搜索方案，理解其“深度优先”的本质都至关重要。尝试将其与广度优先搜索（BFS）对比，能更全面地把握不同场景下的算法选型。