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深度优先搜索作为广度优先搜索的好基友，同样也是对图进行搜索的一种算法。善用这两种算法，可以解决我们业务中遇到的「树形结构遍历搜索」问题。
本文将以图文的形式，详细讲解深度优先搜索，将其与广度优先搜索进行对比，分析两种算法的差异，并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的前端开发者阅读本文。
一、概念
深度优先搜索是一个对图进行搜索的算法。
深度优先搜索与广度优先搜索一样，都是从图的起点开始搜索直到到达目标结点，深度优先搜索会沿着一条路径不断往下搜索直到不能再继续为止，然后再折返，开始搜索下一条候补路径。
二、图解示例
如图所示，我们想找G结点在图中的位置。
图解示例1
将A结点直达的三个结点B、C、D设为下一步的候补顶点
图解示例2
在候补顶点中选择最后成为候补的结点
图解示例3
移动选中的顶点到B
图解示例4
将可以从B直达的两个结点E和F设为候补顶点
图解示例5
此时最后成为B的直达结点的是E，我们将当前点移动至E
图解示例6
将可从E直达的顶点K设为候补顶点
图解示例7
重复上述操作直到到达终点，或者所有结点都被遍历为止
此时结点到达了F，从A到F的搜索顺序为
A -> B -> E -> K
B -> F
图解示例8
此时搜索到了结点
图解示例9
到达终点G，搜索结束
图解示例10
用JS实现深度优先搜索
正如图解示例所示，深度优先搜索会先将当前结点的直接子结点作为候选结点，挑选出最后加入的子结点，顺着挑选出来的结点一直往下找，直至没有子结点，返回上一级继续寻找其候选结点，直至所有结点都被找完或者取出的结点等于目标结点则搜索结束。
操作候选结点时，我们采用的是最后加入的子结点，也就是后入先出，满足了栈这种数据结构，因此可以「栈」来管理候选顶点。
声明一个函数，参数为：需要查找的树，需要查找的结点
用数组模拟栈，将要查找的树放入栈中
遍历栈，直至栈中的数据为空
取出栈顶元素，判断其是否有子结点
如果存在子结点，遍历子结点将其放入栈中，遍历时需要确保它是从左到右遍历
判断当前栈顶的元素是否与要查找的元素相等，如果相等则返回当前元素
栈中数据全部遍历后，还是没找到目标结点，则证明目标结点不在树中，返回false。
接下来，我们将上述思路转换为代码:
/**
* 深度优先搜索
* @param tree 需要查找的树
* @param target 需要查找的结点
* @returns {{children}|*|undefined|boolean}
*/
function depthFirstSearch (tree, target) {
// 用数组模拟栈，将树放进栈中
let stack = [tree];
while(stack.length!==0){
// 取出数组的最后一个元素(栈顶)
const stackTop = stack.pop();
// 判断当前栈是否有子结点
if (stackTop.children && stackTop.children.length) {
/**
* 将子结点入栈：
* 1. 使用扩展运算符取出参数对象,使用reverse方法将数组中的元素进行颠倒
* 2. 使用扩展运算符取出颠倒后数组中的对象
* 3. 将取出的对象放进栈中
*/
stack.push(…[…stackTop.children].reverse());
}
// 判断当前栈顶的元素是否为目标值
if (stackTop.value === target) {
return stackTop;
}
}
return false;
}
接下来，我们用上一篇文章:广度优先搜索的理解与实现中的例子，来测试下我们编写的广度优先搜索函数
const targetVal = depthFirstSearch(dataTree,”天河区”);
if(targetVal !==false){
console.log(`目标结点的数据: `);
console.log(targetVal);
}else{
console.log(`目标结点不存在`);
}
深度优先搜索与广度优先搜索的区别
对广度优先搜索不了解的开发者请移步 => 广度优先搜索的理解与实现
本质区别
深度优先搜索：沿着一条路径不断往下，进行深度搜索。
广度优先搜索：顺着边不断进行搜索，直至找到目标结点。
候补顶点的选择
「广度优先搜索」选择的是最早成为候补的顶点，因为顶点离起点越近就越早成为候补，所以会从离起点近的地方开始按顺序搜索。
「深度优先搜索」选择的是最新成为候补的顶点，所以会一路往下，沿着新发现的路径不断深入搜索。
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