深度优先遍历dfs非递归

以下是深度优先遍历DFS的非递归实现方法，使用栈来代替递归调用：

def dfs_non_recursive(graph, start):
    visited = set() # 用集合来存储已经访问过的节点
    stack = [start] # 用列表来模拟栈，将起始节点加入栈中
    while stack:
        vertex = stack.pop() # 取出栈顶元素
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex) # 将该节点标记为已访问
            stack.extend(graph[vertex] - visited) # 将该节点的未访问邻居节点加入栈中
    return visited

其中，graph是一个字典，表示图的邻接表，start是起始节点。

相关问题

图的深度优先遍历的非递归算法

图的深度优先遍历的非递归算法可以使用栈来实现。具体步骤如下：

1. 首先将起始节点压入栈中，并将其标记为已访问。
2. 当栈非空时，取出栈顶节点，并遍历其所有未访问的邻居节点。
3. 将每个未访问的邻居节点压入栈中，并将其标记为已访问。
4. 重复步骤2和3，直到栈为空。

下面是一个示例代码：

void dfs_non_recursive(int start, int n, vector<int> adj[]) {
    bool visited[n];
    memset(visited, false, sizeof(visited));
    stack<int> s;
    s.push(start);
    visited[start] = true;
    while (!s.empty()) {
        int v = s.top();
        s.pop();
        cout << v << " ";
        for (auto u : adj[v]) {
            if (!visited[u]) {
                visited[u] = true;
                s.push(u);
            }
        }
    }
}

其中，`start` 表示起始节点，`n` 表示节点总数，`adj` 是邻接表表示的图。`visited` 数组用于标记节点是否已经被访问过。在遍历过程中，每访问一个节点就将其标记为已访问，并将其邻居节点压入栈中。最终，栈中的节点就是按照深度优先遍历的顺序排列的。

给出图的深度优先遍历的非递归算法，并与广度优先遍历算法比较java实现

以下是深度优先遍历的非递归算法：

1. 创建一个空栈，将根节点入栈。
2. 循环执行以下步骤，直到栈为空：
a. 弹出栈顶节点，并访问该节点。
b. 将该节点的所有未访问的子节点按照从右到左的顺序入栈。

与广度优先遍历算法相比，深度优先遍历算法更容易实现，因为它只需要一个栈来实现。而广度优先遍历算法需要一个队列来实现。另外，深度优先遍历算法通常会更快地找到解决方案，因为它更加倾向于深入搜索，而广度优先遍历算法则会逐层扩展搜索。

以下是Java实现深度优先遍历的非递归算法：

public void dfs(Node root) {
    Stack<Node> stack = new Stack<>();
    stack.push(root);

    while (!stack.isEmpty()) {
        Node node = stack.pop();
        System.out.print(node.val + " ");

        List<Node> children = node.children;
        if (children != null && !children.isEmpty()) {
            for (int i = children.size() - 1; i >= 0; i--) {
                stack.push(children.get(i));
            }
        }
    }
}

其中，`Node` 表示树节点，`val` 表示节点的值，`children` 表示节点的子节点列表。这个算法使用了一个栈来实现深度优先遍历，每次将节点的子节点按照从右到左的顺序入栈。