DFS（深さ最初の検索）ディーププリアリティ検索は、ツリーまたはマップを通過するアルゴリズムです。
その基本的なアイデアは次のとおりです。

ルートノードから始めて、最初に左ノードにアクセスし、右ノードにアクセスしてから、親ノードに戻ります。
次に、親ノードにアクセスして、順番にプッシュします。
完全な木を訪れるまで。

Pythonを使用してDFSを実装してこれを実行します。
`` `py
def dfs（graph、v、訪問）：
    ＃
    visited.add（v）
    ＃ノードを印刷します
    print（v、end = ""）
    ＃
    グラフのIの場合[V]：
        ＃サブノードにアクセスされない場合は、深さを続けて最初の検索
        私が訪問していない場合：
            DFS（グラフ、私、訪問）

Graph = {0：[1、2]、1：[0、3]、2：[0、4]、3：[1、5]、4：[2、6]、5：[3、7] 6：[4]、7：[5]}
訪問= set（）
DFS（グラフ、0、訪問）
＃0 1 3 5 7 2 4 6
`` `

詳細な説明：

グラフは、グラフの隣接する表面構造を表します。
訪問は、繰り返しアクセスを避けるためにアクセスされたノードを記録するために使用されます。
現在のノードVで開始し、最初にすべてのサブノードにアクセスされるまで、招待されていないサブノードにアクセスします。
すべてのサブノードにアクセスしたら、親ノードに戻り、深さで検索を続けます。
ツリー構造全体が検索されるまで。

時間の複雑さ：o（v + e）、vはノードの数、eはエッジの数です。
空間の複雑さ：o（v）。ここでの空間の複雑さは、主にスタックの深さによって決定され、最悪の場合はO（v）が達成される場合があります。
DFS(Depth First Search) 深度優先搜索，是一種遍歷樹或圖的演算法。
它的基本思想是：

從根節點開始，首先访问左子節點，然后访问右子節點，再回到父節點。
然後，再訪問父節點，依次類推。
直到訪問完整棵樹為止。

使用 Python 实现 DFS 可以這樣做：
```py
def dfs(graph, v, visited):
    # 將當前節點標記為已訪問
    visited.add(v) 
    # 打印節點
    print(v, end = " ") 
    # 遍歷以 v 為根的子節點
    for i in graph[v]: 
        # 如果子節點未被訪問,則繼續深度優先搜索
        if i not in visited: 
            dfs(graph, i, visited) 

graph = {0: [1, 2], 1: [0, 3], 2: [0, 4], 3: [1, 5], 4: [2, 6], 5: [3, 7], 6: [4], 7: [5]} 
visited = set() 
dfs(graph, 0, visited) 
# 0 1 3 5 7 2 4 6 
```

詳細解釋:

graph 表示圖的鄰接表結構。
visited 用於記錄已經訪問的節點，以避免重複訪問。
每次從當前節點 v 開始，首先訪問它的未訪問子節點，直到所有子節點都被訪問完為止。
當所有子節點都被訪問後，返回父節點，並繼續深度優先搜索。
直到整個樹結構都被搜索完畢。

Time Complexity: O(V + E)，其中 V 是節點的數量，E 是邊的數量。
Space Complexity: O(V)，此處的空間複雜度主要由棧的深度決定，在最壞情況下可能會達到 O(V)。