DFS（深度优先搜索）算法是一种常用的图遍历算法，它利用递归的方式搜索图的所有节点。在Java中，DFS算法可以通过使用递归函数实现。下面将介绍如何使用Java实现DFS算法。

首先，我们需要定义一个图的类来表示图。图的类应该包含一个顶点数目的属性和一个邻接矩阵来表示顶点之间的连接关系。在DFS算法中，我们还需要一个用来存储已经访问过的节点的布尔数组。

接下来，我们需要实现DFS算法的函数。该函数应该接受一个起始节点作为参数，并进行递归调用来访问所有与该节点相邻的未访问过的节点。在每次递归调用中，我们需要标记当前节点为已访问，并输出节点的值。然后，对当前节点的每个相邻节点，我们将检查它们是否已被访问。如果是未访问过的节点，则对该节点进行递归调用。

最后，我们可以在主函数中创建一个图的实例，并调用DFS算法的函数来遍历整个图。为了方便起见，我们可以在DFS算法的函数中使用一个循环来遍历所有的顶点，这样可以确保从图中的每个节点出发都能遍历到所有的节点。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Java实现DFS算法：

//定义图的类
class Graph {
  private int vertices; // 顶点数目
  private boolean[][] adjacencyMatrix; // 邻接矩阵
  private boolean[] visited; // 访问标记
  public Graph(int v) {
    vertices = v;
    adjacencyMatrix = new boolean[v][v];
    visited = new boolean[v];
  }
  public void addEdge(int v1, int v2) {
    adjacencyMatrix[v1][v2] = true;
    adjacencyMatrix[v2][v1] = true;
  }
  public void dfs(int start) {
    visited[start] = true;
    System.out.print(start + " ");
    for (int i = 0; i < vertices; i++) {
      if (adjacencyMatrix[start][i] && !visited[i]) {
        dfs(i);
      }
    }
  }
}
public class Main {
  public static void main(String[] args) {
    Graph graph = new Graph(7);
    graph.addEdge(0, 1);
    graph.addEdge(0, 2);
    graph.addEdge(1, 3);
    graph.addEdge(1, 4);
    graph.addEdge(2, 5);
    graph.addEdge(2, 6);
    System.out.print("DFS traversal: ");
    graph.dfs(0);
  }
}

在上述代码中，我们创建了一个包含7个顶点的图。然后，我们添加了一些边来建立顶点之间的连接关系。最后，我们调用DFS函数来遍历整个图，并输出遍历的结果。

综上所述，DFS算法可以通过使用递归函数实现。在Java中，我们可以创建一个图的类来表示图，并在该类中实现DFS算法的函数。通过使用递归调用和访问标记，我们可以确保遍历图的所有节点。

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