DFS深度优先搜索python代码
最近在写分支定界求tsp的一个小项目，涉及到图和树的各种知识，就浅浅的从无向图的遍历开始总结一下近期的学习工作，使用dfs的递归遍历无向图。
邻接矩阵、邻接表等都可以用来表示一张图，这里使用邻接表数组来表示，即以顶点为索引的列表数组，具体实现使用字典来创建邻接表数组。
深度优先搜索dfs简单地来说，就是在访问其中一个顶点时，将它标记为已访问，递归的访问它所有没有被标记的相邻顶点。
老习惯，上代码。
运行看结果。
浅浅的分析一下递归的过程
dfs(0) ---dfs(1)---0已经被标记了，下一个dfs(3)---1已经被标记了，所以下一个dfs(2)---graph[2]里的0,3都被标记了，回到graph[3],接着dfs(5)--3已经被标记了，所以dfs(6）---接下来就简单了，dfs(4）。好像就结束了应该是这样吧。
到这里如果就结束的话，显得敷衍，折腾了一下，实现了一个简单有点笨的s-v的路径构建的功能，还是用上面的例子来说明，最后visited = [0,1,3,2,5,6,4]，根据这个标记顺序，会有且仅有0-1，1-3，3-2，3-5，5-6，6-4被选中（别问为什么，这是我的规则）。
首先运行前面的dfs,得到 visited = [0,1,3,2,5,6,4]，根据这个标记顺序，会有且仅有0-1，1-3，3-2，3-5，5-6，6-4被选中（别问为什么，这是我的规则）。看第4和5行，将构建u-v的路径转为构建v-u的路径。
会有人好奇为啥0到5的路径为啥不是0-3-5这条，因为0-3没有被标记啊！至于为什么，这就是我的规则，别管（懂的自然会懂我的心路历程，不懂就算，反正构建路径又不对成本、距离等做要求)。
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到这里如果就结束的话，显得敷衍，折腾了一下，实现了一个简单有点笨的s-v的路径构建的功能，还是用上面的例子来说明，最后visited = [0,1,3,2,5,6,4]，根据这个标记顺序，会有且仅有0-1，1-3，3-2，3-5，5-6，6-4被选中（别问为什么，这是我的规则）。
首先运行前面的dfs,得到 visited = [0,1,3,2,5,6,4]，根据这个标记顺序，会有且仅有0-1，1-3，3-2，3-5，5-6，6-4被选中（别问为什么，这是我的规则）。看第4和5行，将构建u-v的路径转为构建v-u的路径。
会有人好奇为啥0到5的路径为啥不是0-3-5这条，因为0-3没有被标记啊！至于为什么，这就是我的规则，别管（懂的自然会懂我的心路历程，不懂就算，反正构建路径又不对成本、距离等做要求)。
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