概述

深度优先遍历，从初始访问结点出发，初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第-一个邻接结点，可 以这样理解:每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点。

深度优先遍历下图所有顶点；

思路：

1、先访问初始节点v，并标记v为已访问。
2、查找结点v的第一个邻接节点w。
3、若w存在，则继续执行4，如果w不存在，则退回到第1步。
4、若w未被访问，对w进行深度优先遍历（即把w当做另一个v，然后进行123步骤）。
5、遍历完v第一个邻接节点后，查找结点v的下一个邻接节点，转到步骤3。

代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;/*** 深度优先遍历* @author gufusheng* @time 2021/11/11 19:17*/
public class DFSTest {public static void main(String[] args) {char[] vertex = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};//邻接矩阵int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length];matrix[0]=new int[]{0,5,7,0,0,0,2};matrix[1]=new int[]{5,0,0,9,0,0,3};matrix[2]=new int[]{7,0,0,0,8,0,0};matrix[3]=new int[]{0,9,0,0,0,4,0};matrix[4]=new int[]{0,0,8,0,0,5,4};matrix[5]=new int[]{0,0,0,4,5,0,6};matrix[6]=new int[]{2,3,0,0,4,6,0};Graph graph = new Graph(matrix, vertex);graph.dfs();}}
class Graph {public char [] vertexList; // 顶点数组public boolean [] isVisited; // 记录顶点是否已访问 false为未访问public int [][] matrix; // 邻接矩阵public Graph(int [][] matrix, char [] vertexList){this.vertexList = vertexList;this.matrix = matrix;isVisited = new boolean[vertexList.length];Arrays.fill(isVisited, false);}/***  获取当前遍历顶点的第一个邻接顶点（没有返回-1）* @param index 当前正在遍历的顶点* @return 该顶点的第一个邻接点，按构建数组的顺序来找的*/public int getFirstNeighbor(int index) {for (int i = 0; i < vertexList.length; i++) {if (matrix[index][i] > 0) {return i;}}return -1;}/*** 获取当前遍历节点邻接节点的下一个邻接节点（没有返回-1）* @param index 当前正在遍历的节点* @param v 当前遍历节点的邻接点* @return 当前遍历节点的下一个邻接点*/public int getNextNeighbor(int index, int v) {for (int i = v + 1; i < vertexList.length; i++) {if (matrix[index][i] > 0) {return i;}}return -1;}public void dfs(int index) {System.out.println(vertexList[index]);isVisited[index] = true;int w = getFirstNeighbor(index); // 找遍历节点的第一个邻接节点while (w != -1) {  // 如果存在邻接点if (!isVisited[w]) { // 存在未访问的邻接点，则对该邻接点继续深度遍历dfs(w);}// 找下一个邻接节点w = getNextNeighbor(index, w);}}// 对每个顶点就行深度遍历public void dfs() {for (int i = 0; i < vertexList.length; i++) {if (!isVisited[i]) {dfs(i);}}}}