深度优先策略是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
在深度优先搜索中，算法会尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都已被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
例如，考虑一个具有多个节点的简单树结构。深度优先搜索会从根节点开始，首先访问根节点，然后沿着树的一条路径尽可能深地向下探索，直到达到一个叶节点（没有子节点的节点）。然后，它会回溯到上一个节点，并探索下一条路径，直到所有可能的路径都被探索过。
深度优先搜索在计算机科学中有广泛的应用，包括解决迷宫问题、寻找图中的连通分量、拓扑排序等。这种策略的优点是它可以找到目标节点的所有可能路径，并且通常使用较少的内存。然而，它可能不是最优的搜索策略，因为它可能会在不必要的路径上浪费时间，尤其是在大型或复杂的图中。
总的来说，深度优先策略是一种有效且广泛使用的算法，特别适用于需要遍历或搜索所有可能路径的问题。