深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。假设初始状态是图中所有的顶点未曾访问过，则深度优先搜索可从从中某个顶点出发，访问该顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶点未被访问过，则另选图中一个未曾访问的顶点作为起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问过为止。当以邻接表作图的存储结构时，深度优先搜索遍历图的时间复杂度为o(n + e)。

#include<iostream>
#include<vector>
#include<fstream>
#include<time.h>
using namespace std;

void readGraph();//读取文件，存储图
void DFSTraverse();//图的深度优先搜索
void DFS(int v);//从某个顶点出发的深度优先搜索

int nodeNum;//图中顶点数
int edgeNum;//图中边数
vector<vector<int>> mGraph;//图的存储结构
bool *visited;//是否访问的当前节点的数组

//从文件中读取数据，存储在图中
void readGraph()
{
	fstream fin("E:\\myData\\cit-Patents.txt");
	fin>>nodeNum>>edgeNum;
	mGraph.resize(nodeNum);
	visited = new bool[nodeNum];
	for(int i = 0; i < nodeNum; ++i)
	{
		visited[i] = false;
	}
	int num1, num2, node;
	for(int i = 0; i < nodeNum; ++i)
	{
		fin>>num1>>num2;
		mGraph[i].reserve(num2);
		for(int j = 0; j < num2; ++j)
		{
			fin>>node;
			mGraph[i].push_back(node);
		}
	}
	fin.close();
}

void DFSTraverse()
{	
	for(int i = 0; i < nodeNum; ++i)
	{
		if(!visited[i])
		{
			DFS(i);
		}
	}
}

void DFS(int v)
{
	//cout<<v<<endl;
	visited[v] = true;
	int count = mGraph[v].size();
	for(int i = 0; i < count; ++i)
	{
		if(!visited[mGraph[v][i]])
		{
			DFS(mGraph[v][i]);
		}
	}
}

int main(void)
{
	clock_t start,end;
	start = clock();

	readGraph();
	cout<<"图中节点数："<<nodeNum<<endl;
	cout<<"图中边数："<<edgeNum<<endl;

	end = clock();
	cout<<"读取文件初始化图的时间："<<float(end - start)/CLOCKS_PER_SEC*1000<<endl;

	start = clock();

	DFSTraverse();

	end = clock();
	cout<<"深度优先搜索时间："<<float(end - start)/CLOCKS_PER_SEC*1000<<endl;
	
	system("pause");
	return 0;
}

运行结果：(单位ms)

数据集为(web-uk)

图中节点数：22753644

图中边数：38184039

读取文件初始化图的时间：108524

深度优先搜索时间：464

数据集为(cit-Patents)

图中节点数：3774768

图中边数：16518947

读取文件初始化图的时间：30011

深度优先搜索时间：222

数据集为(citeseerx)

图中节点数：1457057

图中边数：3002252

读取文件初始化图的时间：6655

深度优先搜索时间：40

结果分析：图中顶点数与边数之和越大，深度优先搜索时间越大。