情景需求
测试数据
输入样例
6 9
0 1
0 2
0 3
2 1
3 2
4 2
1 4
2 5
4 5
4
0 1 4 2 5 3
0 2 5 1 4 3
0 2 3 1 4 5
3 2 5 1 4 0
输出样例
Yes
Yes
No
Yes
情景解析
也就是说，对于顶点而言我们并不关心顶点的顺序，因为这是一个一对多的关系，我们没有手法去强行规定他们的先后序。因此对于图结构的 DFS，可能会产生不只一个的结果序列，例如从 0 号顶点出发，“ 0 1 4 2 5 3 ” 和 “ 0 2 5 1 4 3 ”都可以认为是正确的序列。
从上文所述，我们明白了这道题是不能够直接去 DFS 得到序列进行单模匹配的，也就是说不能用单纯的验证法去证明序列的正误。什么样的思路是可行的？正着做不行那就反着来，用反证法来实现，即我假设给出的序列是正确的,那么我按照你的序列来遍历应当是正确的，如果能够完成遍历那就说明序列正确，若在任何一个地方发生错误以至于无法 DFS，那就说明序列错误。
根据分析，我称之为“定向的 DFS”，即我虽然是按照 DFS 的模式去找这个序列，但是我的操作是受限的——根据给出的顺序遍历。因此我根据往下深度搜索时需要把已知的序列传递下去，为了使得提取边的信息更为方便，我选择邻接矩阵来存储图结构。
注意事项
由于要模拟 DFS，我们还是要使用递归，由于数据是受限的，因此递归的接口的正确性需要保证。这里给出 2 个卡了我 4 天的关键点：
- 由于图可能是非连通图，因此在最外层还需要加一个循环，放置单个路径挖掘完毕后，后续还有一个独立开来的图结构；
- 递归 DFS 就免不了回溯，此时必须保证回溯的接口的各个参数都是正确的，否则一旦遇到稠密图需要回溯时，可能就会因为参数的错误访问了不该访问的结点。
模拟验证
Yes 样例
假设验证序列 “ 0 1 4 2 5 3 ”，首先我们进入顶点 0：
根据序列，接下来我要去找顶点 1，路径可走：
根据序列，接下来我要去找顶点 4，路径可走：
根据序列，接下来我要去找顶点 2，路径可走：
根据序列，接下来我要去找顶点 5，路径可走：
根据序列，接下来我要去找顶点 3，路径不存在，这是由于顶点 5 没有指向其他顶点导致的。这个时候我们就回溯：
我们发现，回溯到 0 号顶点时，有路径通向 3 号顶点，遍历继续。
经检验，该 DFS 序列正确。
No 样例
假设验证序列 “ 0 2 3 1 4 5 ”，我们跳到第二步：
根据序列，接下来我要去找顶点 3，路径不存在。但是这个时候，顶点 2 是存在向下深度搜索的路径的，分别是“ 2->1 ” 和 “ 2->5 ”，这就说明了序列是错误的。
伪代码
judgeDFS 函数
该函数是个递归函数，用于执行所谓的“定向的 DFS”，同时兼具判断合法性的功能。
