算法学习之-DFS深度优先遍历

深度优先遍历场景：

        一般在需要遍历一定数量的条件值，寻找某一些符合条件的要求时，可以考虑使用DFS深度优先搜索。例如 N皇后问题，一批数据的排列组合问题，等等。相当于暴力穷举找出所有满足要求的答案。

        DFS方法体一般会有一个结束条件，就是当你达到这个深度时，结束这一轮的遍历，返回到生一层方法体中。

        DFS的主体内容要看具体情况怎么写，DFS的核心思想是选择某一条件一直走下去，那就要看初始情况下有几种选择，有几种选择就有几个dfs递归函数调用，如果是数组之类的就可以用循环调用DFS方法。

        DFS在完成上一轮递归调用之后，回到本轮，是否需要将纪录的值回溯，这个要看记录的这个值是否会影响下一轮递归的结果，如果会影响，则需要回溯，如果不会影响，则不需要回溯。

        在递归过程中，一般求出的最终解会有多个，这个可以用一个全局变量来标识，这个在整个方法中都可以使用。

        在递归过程中，一般也会有一个状态变量，来记录遍历过的数据，这个状态变量一般是伴随着整个递归，是否需要回溯，要看这个值是否会影响后续的判断，不影响则不需要回溯，会影响的话就需要回溯。

        总结：深度优先搜索适合解决固定数据量的问题。数据量太大遍历可能存在栈溢出的风险。

方法体里面要初始有几种情况，一般就会调用几次递归，也可能是循环调用。状态变量是否需要回溯取决于是否影响下一轮的结果。