‌深度搜索是一种在复杂数据结构中尽可能深入探索路径的算法策略，其核心特点是“一条路走到底”的纵向遍历方式，优先访问子节点再回溯处理兄弟节点。‌ 它通过递归或栈结构实现，常用于解决路径查找、拓扑排序等问题，尤其在树形或图状数据中优势显著。

1. ‌基础原理‌
   深度搜索从起始节点出发，沿着一条分支不断向下探索直到末端，再逐步回溯到最近的分叉点继续未访问的路径。这种“后进先出”的遍历逻辑与栈结构高度契合，过程中会标记已访问节点以避免重复计算。

2. ‌典型应用场景‌

   • ‌迷宫求解‌：通过尝试所有可能的路径直到找到出口。
   • ‌依赖关系分析‌：如软件包安装顺序的拓扑排序。
   • ‌连通性检测‌：判断图中两点是否存在连通路径。
   • ‌决策树遍历‌：在人工智能的博弈树中评估最优策略。

3. ‌性能与局限‌
   深度搜索在最优解可能较深时效率较高，但可能因路径无限深陷入死循环（需设置深度限制）。相比之下，它更节省内存空间，但无法像广度搜索那样快速找到最短路径。

4. ‌实现变体‌

   • ‌回溯法‌：通过剪枝策略提前终止无效分支的搜索。
   • ‌迭代深化‌：结合广度搜索优点，逐层增加深度限制。
   • ‌双向深度搜索‌：从起点和终点同时出发提升效率。

该算法是理解复杂系统关联性的重要工具，实际使用时需根据数据特性选择优化策略，例如在稀疏图中表现更佳。掌握其核心逻辑能有效提升解决非线性问题的能力。