day 13 深度优先遍历（DFS）

1. 深度优先搜索（DFS)
   1. 一般用栈实现，深度优先搜索可以使用栈（Stack）数据结构来实现。通过将待访问的节点压入栈中，并按照后进先出（LIFO）的顺序进行处理，可以保证深度优先的特性。
   2. 空间O(n)，最坏情况下，当图或树是完全连接的时候，深度优先搜索需要保存整个路径上的节点，因此空间复杂度为O(n)，其中n是节点的总数。
   3. 不具有最短性，深度优先搜索并不保证找到最短路径或最优解。它仅仅是通过深度遍历来探索图或树的结构，并且可能会遍历到较远的节点，而没有直接找到目标节点的最短路径。
   4. 两个重要概念：
      1. 回溯，当在深度优先搜索过程中无法继续深入时，算法需要回溯到上一层，继续探索其他路径。这个回溯的过程可以看作是撤销之前的决策，以便能够探索其他的可能性。
      2. 剪枝，为了提高深度优先搜索的效率，可以通过剪枝操作来减少搜索空间。剪枝是在搜索过程中排除一些不可能达到目标的路径，从而缩小搜索范围，节省时间和资源。

一个dfs的简单例子：

以及采用dfs解八皇后问题：