深度优先搜索算法的特点如下：1. 属于图搜索算法深度优先搜索（DFS）是一种经典的图搜索算法，适用于有向图、无向图及树结构。其核心思想是通过遍历图的节点和边，探索从起始点到目标点的可能路径。该算法不仅用于路径查找，还可解决连通性分析、拓扑排序等问题。2. 通用搜索方法DFS具有广泛的适用性，可应用于多种场景，如迷宫求解、状态空间搜索、组合优化等。其通用性源于对节点扩展的灵活性，无需预先定义图的特殊结构，仅需遵循“深度优先”的扩展规则即可。3. 深度优先的扩展策略在每次扩展节点时，DFS优先选择当前路径中深度最深的节点进行扩展。这意味着算法会沿着一条分支持续深入，直到无法继续（如遇到叶子节点或满足终止条件），再回溯至上一层节点探索其他分支。这种策略使得DFS在探索深层结构时效率较高。4. 栈结构管理节点DFS通过栈（显式或递归调用栈）实现节点管理。递归实现时，系统隐式使用调用栈存储路径；显式实现时，需手动维护栈结构。算法沿分支深入时，将节点压入栈；回溯时，弹出栈顶节点并返回其父节点，继续探索未访问的分支。5. 解的质量与最优性DFS可能更快找到解（尤其在解位于深层时），但路径未必是最短解。例如，在路径长度敏感的问题中（如最短路径），DFS无法保证最优性。此外，若图中存在多条路径，DFS可能优先返回任意一条可行解，而非最优解。6. 深度限制的影响若未设置深度限制，DFS可能陷入无限循环（如存在环的图）；若深度限制过小，可能遗漏深层解；若限制过大，则增加计算开销。因此，合理设置深度限制是DFS应用中的关键问题，尤其在未知图结构时需谨慎调整。7. 空间复杂度较低DFS的空间复杂度为O(d)，其中d为搜索树的最大深度。由于仅需存储当前路径上的节点（栈中元素），而非所有已访问节点，其空间效率显著优于广度优先搜索（BFS，空间复杂度O(b^d)，b为分支因子）。这一特性使DFS在处理大规模图或内存受限时更具优势。