为什么深度优先搜索的空间复杂度不是O(n)？

深度优先搜索（DFS）是一种用于图遍历的算法，它通过递归的方式沿着图的深度方向进行搜索。DFS的空间复杂度不是O(n)，而是O(h)，其中h表示图的最大深度或者树的最大高度。

深度优先搜索的空间复杂度不是O(n)的原因是因为它使用了递归的方式进行搜索，每次递归调用都会在函数调用栈中占用一定的空间。当图或树的深度很大时，函数调用栈的空间占用也会相应增加。

具体来说，DFS在搜索过程中会递归地访问每个节点，并将其标记为已访问。对于每个节点，DFS会递归地访问其相邻节点，直到找到目标节点或者无法继续搜索为止。在递归调用过程中，当前节点的信息会被保存在函数调用栈中，以便在递归返回时能够继续搜索其他节点。

由于DFS是一种深度优先的搜索方式，它会优先访问图或树的深度方向上的节点。因此，当图或树的深度很大时，DFS的空间复杂度也会相应增加。而不同于广度优先搜索（BFS）会使用队列来保存待访问的节点，DFS的空间复杂度主要取决于递归调用栈的深度。

总结起来，深度优先搜索的空间复杂度不是O(n)，而是O(h)，其中h表示图的最大深度或者树的最大高度。在实际应用中，我们需要根据问题的特点和数据规模来选择合适的搜索算法，以满足空间和时间的要求。

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此时可以将空间复杂度降到 O(1)（不包括 path 变量和 res 变量和递归栈空间消耗），本 Python 代码正好展示了这样的写法；（2）哈希表，代码留给读者完成。...；如果每一个状态都去创建新的变量，时间复杂度是 O(N)，并且也有空间的消耗。...搜索问题的状态空间一般很大，在候选数比较多的时候，在非叶子结点上创建新的状态变量的性能消耗就很严重；就本题而言，只需要叶子结点的那个状态，在叶子结点执行拷贝，时间复杂度是 O(N)。...路径变量在深度优先遍历的时候，结点之间的转换只需要 O(1)。 为什么不使用广度优先遍历？...这道题用广度优先遍历写是完全可以的，我尝试过，代码写出来非常不美观。感兴趣的朋友也可以尝试写一下，尝试写广搜的目的是更好地体会为什么“深搜”能成为强大的“回溯搜索算法”，而广搜不是。

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