python实现深度优先算法

深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树和图的算法，Python中可以通过递归或栈来实现。以下是两种基本的实现方法：

1. **递归实现**:

def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    
    visited.add(start)
    print(start, end=" ")

    for neighbor in graph[start] - visited:
        dfs(graph, neighbor, visited)

# 示例：
graph = {'A': ['B', 'C'],
         'B': ['D', 'E'],
         'C': ['F'],
         'D': [],
         'E': ['F'],
         'F': []}
dfs(graph, 'A')

2. **使用栈实现** (广义表):

from collections import defaultdict

def dfs_iterative(graph, start):
    visited = set([start])
    stack = [start]

    while stack:
        vertex = stack.pop()
        print(vertex, end=" ")

        for neighbor in graph[vertex]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                stack.append(neighbor)

# 同样使用上面的`graph`示例
dfs_iterative(graph, 'A')

**相关问题--:**
1. 在什么情况下使用深度优先搜索算法？
2. 如何确定深度优先搜索的结束条件？
3. 递归和迭代两种实现方式相比，哪种更适合大型图结构？