（本文用于帮助初学者入门dfs算法，碍于笔者本人实力，对更深的无涉及，请原谅。）

一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索,最糟糕的情况算法时间复杂度为O(!n)。

深度优先搜索的过程可以大致分为几个步骤：

在DFS算法中，回溯是一个关键的概念。当算法发现当前路径不能达到目标或者已经探索完所有可能的分支时，它会回溯到上一个节点，尝试其他的路径。这种方法确保了算法能够找到所有可能的解决方案。

剪枝是一种优化技术，它通过提前排除那些不可能达到目标的路径来减少搜索空间。在全排列问题中，如果一个数字已经被选择，那么在当前的排列中就不需要再考虑它，这实际上是一种剪枝操作，可以避免无效的搜索和重复的排列

和组合、切割、子集问题最大区别是，排列问题for循环不需要记录索引，每次递归从0开始，因为排列有序，[1,2]和[2,1]是两个集合。 一个元素在一个排列中只能使用一次，因此需要数组记录哪些元素使用过。 去重，一个排列元素不重复，首先对数组进行排序，使重复元素挨在一起

然后保存节点、递归、回溯，然后回溯时，如果同一层分支中存在重复元素，则跳过，注意递归时的起始位置，从0开始

利用深搜的思想：

分析可知我们要知道目前为止已经选了几个数（范围是1 到 n）；

所以我们的递归函数可以含有该参数，

即 dfs(int x) 其中 x表示的是其中一种情况的第几个数

还需要知道跳出递归的条件：当选到 n 个数的时候，也就是这一组数已经选完了，就 return。

在函数内部，首先判断是否已经找到了n个数字，即是否满足题目要求的组合长度。如果满足条件，则输出当前组合的结果。

如果没有找到足够的数字，则进入循环，遍历数组a中的所有元素。对于每个元素，检查其是否已经被选中（标记为1）。如果没有被选中，则将其赋值给答案数组d的第x个位置，并将对应的标记设置为1。然后递归调用dfs函数，将x加1，继续寻找下一个数字。

在递归调用返回后，需要将标记c[i]重新设置为0，以清除该数字在该位置的结果。这是回溯的过程，确保每次递归调用都能恢复到原始状态，以便尝试其他可能的组合。