图的深度优先遍历非递归

图的深度优先遍历可以使用栈来实现非递归算法。

具体实现步骤如下：
1. 创建一个栈，并将起始节点入栈。
2. 创建一个 visited 集合，记录已经访问过的节点。
3. 当栈不为空时，取出栈顶节点，如果该节点没有被访问过，则将其标记为已访问，并将其所有未访问过的邻居节点入栈。
4. 重复步骤3，直到栈为空。

以下是示例 Python 代码实现：

def dfs_iterative(graph, start):
    stack = [start]
    visited = set()
    while stack:
        node = stack.pop()
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            for neighbor in graph[node]:
                if neighbor not in visited:
                    stack.append(neighbor)
    return visited

其中，graph 表示图的邻接表表示方式，start 表示起始节点。函数返回已经访问过的节点集合。

相关问题

图的深度优先遍历非递归c++

深度优先遍历（DFS）是一种非常常见的图遍历算法，可以通过递归或非递归方式实现。下面是一个非递归实现的C++代码示例：

void DFS_iterative(int start, vector<int> adj[], vector<bool>& visited) {
    // 创建一个栈来存储待访问的节点
    stack<int> s;
    // 将起始点压入栈中
    s.push(start);

    while (!s.empty()) {
        // 弹出栈顶元素
        int cur = s.top();
        s.pop();

        // 如果该节点没有被访问过，则访问该节点
        if (!visited[cur]) {
            cout << cur << " ";
            visited[cur] = true;
        }

        // 将所有未被访问过的邻居压入栈中
        for (int neighbor : adj[cur]) {
            if (!visited[neighbor]) {
                s.push(neighbor);
            }
        }
    }
}

在上面的代码中，我们使用了一个栈来存储待访问的节点。开始时，我们将起始节点压入栈中。然后，重复以下步骤，直到栈为空：

1. 弹出栈顶元素。
2. 如果该节点没有被访问过，则访问该节点，并将其标记为已访问。
3. 将所有未被访问过的邻居节点压入栈中。

这样，我们就可以按照深度优先的顺序遍历整个图了。

图的深度优先遍历非递归 数据结构

图的深度优先遍历非递归的数据结构通常使用栈来保存中间变量。栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它可以保存当前节点的信息以便后续处理。在深度优先遍历中，我们首先将起始节点入栈，然后依次将与当前节点相连的未访问过的节点入栈，直到没有未访问的相邻节点。此时，我们将栈顶节点出栈，并将其作为当前节点继续遍历。重复这个过程，直到栈为空为止。

具体实现时，我们可以使用一个辅助栈来保存未访问的节点。每次从栈中弹出一个节点时，我们将其标记为已访问，并将其未访问的相邻节点入栈。这样，我们就可以按照深度优先的顺序遍历图中的所有节点。

需要注意的是，为了避免重复遍历已经访问过的节点，我们需要在节点被访问时将其标记为已访问。这可以通过一个额外的布尔数组或哈希表来实现。

综上所述，图的深度优先遍历非递归的数据结构是栈。我们可以使用栈来保存未访问的节点，并按照深度优先的顺序遍历图中的所有节点。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [二叉树的深度优先遍历非递归深度解析](https://blog.csdn.net/zhanghuaichao/article/details/124243582)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]