代码注释生成

以下是为代码补充了详尽说明性注释的版本：

```python
def dfs(graph, start, visited=None):
    """
    深度优先搜索 (DFS) 算法，用于遍历图的路径。
    递归实现。会返回从起始节点出发访问的所有节点的顺序。

    参数说明：
    graph: dict
        图的邻接表表示。例如，{'A': ['B', 'C'], 'B': ['A', 'D'], 'C': ['A'], 'D': ['B']}
        表示一个无向图，节点对应的列表是直接与该节点相邻的节点。
    start: str
        起始节点名称。
    visited: list (默认值为 None)
        用于记录已经访问过的节点。如果为 None，则初始化为空列表。

    返回值：
    list
        深度优先搜索过程中访问的节点顺序。
    """
    if visited is None:  # 初次调用时，如果没有传入 visited，初始化为一个空列表
        visited = []
    
    visited.append(start)  # 将当前节点标记为已访问（添加到 visited 列表中）
    
    for next in graph[start]:  # 遍历与当前节点直接相连的所有邻居节点
        if next not in visited:  # 如果邻居节点尚未被访问，递归调用 dfs 继续深入
            dfs(graph, next, visited)
    
    return visited  # 返回已访问节点的列表（递归最终会返回最外层的 visited）
```

### 核心工作原理解释：
1. **`visited` 列表的功能：**  
   `visited` 用于追踪哪些节点已经被访问过，避免重复访问或无限递归（例如在有环的图中）。

2. **递归的作用：**  
   每访问一个节点，就会递归探索该节点的每一个未被访问过的邻居节点，直到所有路径都被完全探索。

3. **默认参数处理：**  
   如果初次调用时未提供 `visited` 参数，则初始化为空列表，确保记录从根节点开始的访问路径。

4. **返回值的重要性：**  
   虽然在递归过程中 `visited` 在不断更新，但最终返回的值是从起始节点出发的完整访问路径。

该实现适合用于无向图或有向图的遍历，不会重复访问已经访问过的节点，因此可以有效地处理含环图的情况。

```java
public class Singleton {

    // 声明一个volatile类型的静态变量，用于存储单例实例。
    // 使用volatile关键字可以确保多个线程访问该变量时的可见性和有序性，
    // 防止指令重排序导致的错误问题（特别是在构造对象实例时）。
    private static volatile Singleton instance;

    // 私有构造函数，防止外部通过new关键词创建对象，
    // 确保只能通过getInstance方法获取Singleton的唯一实例。
    private Singleton() {}

    // 提供一个公开的静态方法用于访问单例实例。
    public static Singleton getInstance() {
        // 外层检查，避免不必要的同步，提高性能。
        if (instance == null) {
            // 同步代码块，保证线程安全。
            synchronized (Singleton.class) {
                // 双重检查，防止多个线程同时进入同步块后，
                // 再次创建新的实例，确保唯一性。
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton(); // 创建单例实例，确保仅初始化一次。
                }
            }
        }
        return instance; // 返回唯一的单例实例。
    }
}
```

以下是针对该代码核心递归逻辑部分的清晰和具有解释性的注释：

```cpp
void quickSort(int arr[], int low, int high) {
    // Check if the subarray has more than one element (base case for recursion)
    if (low < high) {
        // Partition the array and get the pivot index (element at the pivot is now at its correct sorted position)
        int pi = partition(arr, low, high);
        
        // Recursively apply quicksort on the subarray to the left of the pivot
        quickSort(arr, low, pi - 1);

        // Recursively apply quicksort on the subarray to the right of the pivot
        quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
}
```

### 具体解释：
1. **`if (low < high)`**:
   检查当前处理的子数组是否包含至少两个元素。如果 `low >= high`，说明子数组为空或只有一个元素，是递归结束条件。

2. **`partition()` 的作用与返回值**:
   - `partition()` 是快速排序的核心函数，将数组划分成两部分：左侧部分包含小于等于"枢轴"的元素，右侧部分包含大于"枢轴"的元素。
   - 它返回的 `pi`（pivot index）是枢轴所在的正确索引位置，枢轴元素已经排好序。

3. **递归调用 `quickSort` 左右子数组**:
   - `quickSort(arr, low, pi - 1)`：递归排序枢轴左侧的子数组。
   - `quickSort(arr, pi + 1, high)`：递归排序枢轴右侧的子数组。

通过逐步分割并递归调用，`quickSort` 最终确保整个数组有序。