下面是教材上关于深度优先遍历的伪代码；
1:访问顶点；visited[v]=1;
2:w=顶点v的第一个邻接点；                                                                     
3:while(w存在）                                                                   //1
{
3.1  if(w未被访问)
从w出发递归执行深度优先遍历算法                                          //2
3.2  w=v的下一个邻接点                                                                //3
}
由于图的复杂性，对于不同的图采用算法一般不同
下面是关于无向图的深度优先算法的进一步描述：
void MGraph::DFSTraverse(int v) 
{
count<<vertex[v]:
visted[v]=1;
for(j=0;j<vertexnum;j++)                                                           //4
  {
  if(arc[v][j]==1&&visited[j]==0)                                               //5
   DFSTraverse(j);                                                                    //6
  }
}
如何去理解这个算法呢？
我们知道采用深度，还是广度,主要是为了解决图的遍历过程中的如何确定下一个访问顶点问题，此处已经指明，剩下的是：1中的w表示什么？2中在程序中起什么作用？3中那个赋值语句怎么理解？上面两个算法实际上是对对同一问题的

描述，但是如何理解4下面的语句块？事实上上述两个算法虽然是对同一算法的描述，但算法1的抽象级别高于算法2
类似于树的前序遍历,1处的循环使得处在递归最外层与顶点w邻接的点被访问，即不管邻接点的邻接点(递归的内层)是怎样的复杂，它总使得w的外层邻接点被访问，如何实现的呢？递归是个好东西，这个过程中，通过循环，递归的i层邻

接点的l若干个邻接点i1,i2……都被递执行，通过递归在确定了访问i层的某一邻接点后，犹如破竹，访问它的纵向邻接点……这时执行的结果是形成了局部的路径，不妨称之为“访问链”；当这个链结束后，3处的语句开始执行了……
而在第二个算法中，for循环起着什么作用呢？
在算法一中，那个while循环是抽象的描述，而这里才是更接近与计算机执行过程的描述，for循环在这里起的作用是当执行到了递归的i层时，它负责寻找顶点vi 判定表达式5所述的邻接且未被访问的顶点，这里所说的顶点对于vi来说是与它之间存在一条边的所有点，  语句6在这里起到的作用等效于语句3，即在递归的第vi层纵向访问完后，开始回到vi寻找vi的下一个符合要求的邻接点