深度优先怎么用栈实现的

### 回答1：
深度优先搜索（DFS）可以使用栈来实现。其主要思路是，从起始节点开始，将其加入栈中，然后循环执行以下操作：

1. 从栈顶弹出一个节点。
2. 如果该节点是目标节点，则返回结果。
3. 否则，将该节点的未访问邻居节点加入栈中，并将这些节点标记为已访问。
4. 重复步骤1-3直到栈为空。

实现时，我们需要使用一个布尔数组来记录每个节点是否已经访问过，避免重复访问。同时，需要使用一个栈来存储已访问的节点，以便在需要时能够回溯到上一个节点。

下面是一个简单的伪代码示例：

function DFS(start, target):
    stack.push(start)
    visited[start] = true
    while stack is not empty:
        node = stack.pop()
        if node == target:
            return node
        for neighbor in node.neighbors:
            if not visited[neighbor]:
                stack.push(neighbor)
                visited[neighbor] = true
    return null

### 回答2：
深度优先（Depth First Search，DFS）是一种常用的图遍历算法，它借助栈（Stack）来实现。

具体步骤如下：

1. 首先，将起始节点（或顶点）入栈。
2. 然后，从栈中弹出一个节点，并标记为已访问。
3. 对于该节点的每个未访问的邻居节点，将其入栈。
4. 重复步骤2和步骤3，直到栈为空。
5. 如果图中还有未访问的节点，则从中选择一个未访问的节点，将其入栈并重复步骤2和步骤3。
6. 重复步骤5，直到所有节点都已访问。

通过使用栈来保存待访问的节点，深度优先遍历可以在遍历到最深层的节点后，回溯到上一层继续访问其他未访问的节点，这样可以确保所有的节点都能被遍历到。

在实际应用中，可以使用一个递归函数或者一个显式的栈来实现深度优先遍历。使用递归实现时，递归函数会自动调用自身，从而模拟栈的出栈和入栈操作；使用显式栈实现时，则需要手动进行入栈和出栈操作。

总之，通过使用栈进行节点的访问和回溯，深度优先搜索算法可以高效地遍历图中的所有节点。

### 回答3：
深度优先搜索是一种用于图或树的遍历算法，其中从起始节点开始，先访问邻近节点，再依次访问邻近节点的邻近节点，以此类推，直到遍历完所有节点或找到目标节点。

用栈实现深度优先搜索有以下步骤：
1. 创建一个空栈，并将起始节点压入栈中。
2. 创建一个空集合，用于记录已访问过的节点。
3. 循环执行以下步骤，直到栈为空：
3.1. 从栈中弹出一个节点。
3.2. 如果该节点为目标节点，则搜索结束。
3.3. 如果该节点未被访问过，则将其标记为已访问，并将其邻近节点按照特定顺序压入栈中（比如从右到左的顺序）。
4. 如果搜索结束但仍未找到目标节点，则搜索失败。

用栈实现深度优先搜索的关键在于栈的先进后出特性。通过不断将邻近节点压入栈中，并按照特定顺序弹出节点，可以确保每一层的节点都能先被访问，从而实现深度优先的遍历顺序。

这种方法的优点是实现简单，代码易于理解。但缺点是可能会占用较多的内存空间，因为需要将所有的未访问节点都保存在栈中。