先学习一下欧拉回路是怎么一回事。
对于图中这七个节点，从节点1出发，最终要到达节点1，并且每条路只能走一次，且每条路都得走过一次。
使用dfs，如果算法按照字典序的排列方式选择下一个节点。
第一部分：那么算法的流程是，节点1--> 节点2-->节点3-->节点1。这时候到达节点1后发现，节点1无路可走了兄弟们，退回到节点3继续走呗。
第二部分：接着流程是，节点3--> 节点4-->节点5-->节点3。退退退，退到节点5发现也无路可走，再退到节点4继续。
第三部分：接着流程是，节点4--> 节点6-->节点7-->节点4。最终所有的路都走了一遍。
我们发现，第二部分的流程，从3开始，最终到达3，那么可以插入到第一部分的节点3上。
第一部分的流程变成：节点1--> 节点2-->节点3--> 节点4-->节点5-->节点3-->节点1。
第三部分流程，从4开始，最终到达4，那么可以插入到第一部分的节点4上。
第一部分的流程变成：节点1--> 节点2-->节点3--> 节点4--> 节点6-->节点7-->节点4-->节点5-->节点3-->节点1。
这一套流程下来，所有的边都走过一遍，且只走一遍。
再重新分析一遍第一部分，节点1--> 节点2-->节点3-->节点1，发现最终到达节点1的时候，无路可走，节点3又可以走其他路，那么可以推出，从节点3-->节点1这一段路应该是最后的一段路。可以先加入列表ans中。
第二部分流程是，节点3--> 节点4-->节点5-->节点3。发现最终到达节点3的时候，无路可走，节点4又可以走其他路，那么可以推出，从节点4-->节点5-->节点3。这一段路应该是倒数第二段路。可以加入列表ans中。
第三部分流程是，节点4--> 节点6-->节点7-->节点4。最终所有的路都走了一遍。这是从节点4到达节点4的一段路，是正着走的一段路，ans中倒着走的一段路。
看例题：
这是有向图，并且路径可能重复。例如可能存在两条一样的路：JFK-->SFO。
class Solution:
def findItinerary(self, tickets: List[List[str]]) -> List[str]:
edge = defaultdict(list)
ans = []
for x, y in tickets:
edge[x].append(y)
def dfs(u):
qu = edge[u]
qu.sort()
while qu:
v = qu.pop(0)
dfs(v)
ans.append(u)
dfs('JFK')
return ans[::-1]
