一个连通图采用邻接表作为存储结构，设计一个算法，实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程

### 回答1：
深度优先遍历的非递归过程可以使用栈来实现。具体步骤如下：

1. 创建一个栈，将起始顶点v入栈。

2. 创建一个数组visited，用于记录每个顶点是否被访问过，初始值为false。

3. 当栈不为空时，执行以下步骤：

a. 弹出栈顶元素，将其标记为已访问。

b. 遍历该顶点的邻接表，将未访问的邻接点入栈。

4. 重复步骤3，直到栈为空。

这样就可以实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程。

### 回答2：
深度优先遍历是一种非常常用的图遍历算法，也是基础的图算法之一。它采用的策略是从起始顶点开始，不断访问与其相邻的未被访问的顶点，直到没有未被访问的相邻顶点。然后返回上一层，继续遍历下一条未被访问过的邻边。这种方式可以看作是沿着图的深度进行遍历。

邻接表是图的一种常见的存储结构，它将图中每个顶点的相邻节点保存在链表中。对于每个顶点，其对应的邻接表中都会存储所有与其相邻的顶点。

通过邻接表的存储结构，我们可以设计一个非递归的深度优先遍历算法。基本思路如下：

1. 定义一个栈（Stack），用于存储待访问的顶点。

2. 将起始顶点 v 压入栈中。

3. 当栈不为空时，执行以下步骤：

a. 弹出栈顶元素 v。

b. 如果 v 未被访问过，将其标记为已访问，并输出 v。

c. 遍历 v 的邻接表，将未被访问的相邻顶点压入栈中。

4. 当栈为空时，遍历结束。

以下是该算法的详细实现：

void DFS_non_recursive(Graph g, int v) {
    // 常见的写法是使用 STL 标准库中的 stack，这里简单起见使用自定义的 Stack 类
    Stack<int> s;
    // 标记每个顶点是否被访问过
    bool visited[g.V()];
    memset(visited, false, sizeof(visited));
    // 将起始顶点压入栈中
    s.Push(v);
    while (!s.IsEmpty()) {
        // 弹出栈顶元素
        int curr = s.Pop();
        if (!visited[curr]) {
            // 标记为已访问
            visited[curr] = true;
            // 输出当前访问的顶点
            std::cout << curr << " ";
            // 将未被访问的相邻顶点压入栈中
            for (auto adj : g.Adj(curr)) {
                if (!visited[adj]) {
                    s.Push(adj);
                }
            }
        }
    }
}

这样，我们就实现了一个基于邻接表存储结构的非递归深度优先遍历算法。它的时间复杂度为 O(V+E)，其中 V 和 E 分别表示图的顶点数和边数。

### 回答3：
深度优先遍历（DFS）是图的一种遍历方式，它从图中的某个顶点出发，首先访问该顶点，然后访问该顶点的所有未被访问过的邻接点，再依次从这些邻接点出发进行深度优先遍历，直到所有与该顶点有路径相连的顶点都被访问过为止。如果邻接表存储的图是连通的，则深度优先遍历能够遍历到所有的顶点。

下面是从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程的算法实现：

1. 创建一个包含所有顶点的集合V和一个空集合visited，用于记录已经访问过的顶点。

2. 创建一个栈stack，初始时将顶点v入栈，并将v标记为visited中。

3. 当栈不为空时，执行以下操作：

a. 从栈中弹出一个顶点u。

b. 访问顶点u。

c. 遍历顶点u的所有未被访问过的邻接点，对于每个邻接点v，执行以下操作：

i. 如果v未被访问过，则将v入栈，并将v标记为visited中。

4.当所有顶点都被访问过时，深度优先遍历结束。

这个算法的时间复杂度为O(V+E)，其中V是顶点数，E是边数。在算法执行过程中，每个顶点只被访问一次，并且每条边也只被访问一次，因此时间复杂度为线性的。

总之，这个算法可以实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程，可以有效地遍历邻接表存储的连通图中的所有顶点。