深度优先搜索（DFS）是一种常见的算法，用于解决图论中的许多问题，如寻找路径或环。它通过递归或栈来实现，可以有效地探索所有可能的解决方案。接下来，我们来了解一下DFS的基本框架和一些关键点。

首先，我们需要定义一个函数`dfs(node)`，它接受当前节点作为输入。这个函数的主要任务是检查当前节点的状态，然后递归地访问其邻接节点。为了防止无限循环，我们需要维护一个已访问节点的列表。当遍历到一个新节点时，先将其标记为已访问，然后再进行递归调用。当所有相邻节点都被处理后，返回上一级递归调用。🔍

其次，我们可以使用栈来实现DFS。具体来说，将初始节点压入栈中，然后重复以下步骤：从栈中弹出一个节点，并检查它是否已经被访问过；如果没有，则将其标记为已访问，并将它的所有未访问过的邻接节点压入栈中。当栈为空时，表示所有可达节点已被访问。🔄

最后，值得注意的是，在实际应用中，DFS通常需要与其他数据结构（如队列或优先级队列）结合使用，以实现更复杂的搜索策略。例如，在解决迷宫问题时，我们可以使用队列来实现广度优先搜索（BFS），从而找到最短路径。🚀

希望这篇介绍能帮助你更好地理解DFS算法！如果你有任何疑问或建议，请随时留言讨论。💬