图的邻接表的深度优先遍历具体代码

邻接表的深度优先遍历（DFS）可以使用递归或者栈来实现。下面是使用递归的具体代码：

# 定义图的节点类
class Node:
    def __init__(self, val=None, neighbors=None):
        self.val = val
        self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []

# 邻接表的深度优先遍历
def DFS(node, visited):
    # 如果节点已经被访问过，则直接返回
    if node in visited:
        return
    # 将当前节点标记为已访问
    visited.add(node)
    # 递归遍历当前节点的邻居节点
    for neighbor in node.neighbors:
        DFS(neighbor, visited)

其中，`node` 表示当前节点，`visited` 是一个集合，表示已经访问过的节点。

下面是使用栈来实现邻接表的深度优先遍历的具体代码：

# 邻接表的深度优先遍历（非递归版）
def DFS(node):
    # 如果节点为空，则直接返回
    if not node:
        return
    # 使用栈来辅助遍历
    stack = [node]
    # 定义一个集合，用于记录已经访问过的节点
    visited = set()
    # 循环遍历栈中的节点
    while stack:
        # 取出栈顶节点，并将其标记为已访问
        cur = stack.pop()
        visited.add(cur)
        # 遍历当前节点的邻居节点
        for neighbor in cur.neighbors:
            # 如果邻居节点没有被访问过，则将其加入栈中
            if neighbor not in visited:
                stack.append(neighbor)
    return visited

其中，`node` 表示起始节点。这里使用了一个集合 `visited` 来记录已经访问过的节点，在遍历过程中，如果遇到已经访问过的节点，则直接跳过。使用栈来实现遍历，先将起始节点加入栈中，然后不断从栈中取出节点进行遍历，直到栈为空。