DFS se refiere a la búsqueda en profundidad, que es un algoritmo clásico de recorrido de gráficos. En los cursos de teoría universitaria, DFS se utiliza a menudo para resolver teoría de grafos, flujo de redes y otros problemas relacionados. Específicamente, DFS utiliza la idea de recursividad, comenzando desde un punto de partida y buscando continuamente hacia abajo a lo largo de un camino hasta que ya no pueda continuar. Luego retroceda al nodo anterior y continúe explorando en profundidad a lo largo del camino no buscado. Por lo tanto, DFS también se denomina "algoritmo de retroceso" y su complejidad temporal suele ser O (n) u O (nlogn).
Además de ser ampliamente utilizado en teoría de grafos y problemas de flujo de redes, DFS también se utiliza en muchos otros campos, como algoritmos de búsqueda en inteligencia artificial, resolución de problemas de Sudoku, etc. DFS se utiliza en inteligencia artificial para encontrar la solución óptima a un problema específico, como encontrar el camino más corto entre dos ciudades en un mapa. En Sudoku, DFS se usa a menudo para resolver problemas atravesando profundamente todos los números candidatos y podando continuamente para encontrar la solución única para Sudoku.
Aprender DFS requiere dominar algunas habilidades básicas de programación y conocimientos de estructura de datos. Primero, los estudiantes deben comprender cómo implementar DFS utilizando funciones recursivas. En segundo lugar, los estudiantes deben comprender la estructura y las características de los gráficos para poder elegir estructuras de datos apropiadas para almacenar y representar gráficos. Las estructuras de datos comunes incluyen listas de adyacencia, matrices de adyacencia, colas de prioridad, etc. Además, para que los lectores comprendan mejor DFS, los estudiantes también deben tener cierta comprensión de estructuras de datos como pilas y colas. Lo anterior es el contenido básico del aprendizaje de DFS, pero con un aprendizaje profundo, los estudiantes necesitan mejorar continuamente sus habilidades e intentar usar DFS para resolver problemas más complejos.