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：
非递归的深度优先遍历算法可以使用栈数据结构来实现。具体的步骤如下：

1. 初始化一个栈，将起始点v入栈。
2. 只要栈不为空，执行以下操作：
a. 取出栈顶点w，并将其标记为已访问。
b. 将w所有未被访问过的邻点入栈，按照从左到右的顺序入栈。
3. 重复步骤2，直到栈为空。

用邻接表实现时，可以用链表存储每个顶点的邻点信息。

### 回答2：
非递归深度优先遍历算法实现

深度优先遍历（DFS）是图论中的经典算法，用于遍历一张连通图，它的基本思想是：从图的某个顶点 v 开始，先访问 v 的任一个邻接点 w1，再访问 w1 的一个未被访问的邻接点 w2，再访问 w2 的一个未被访问的邻接点 w3，依此类推，直到不能访问为止，然后退回到上一个顶点，继续访问下一个未被访问的顶点，直到图中所有和 v 有路径相通的顶点都被访问到。

深度优先遍历可以用递归方式实现，但是递归的方式会占用大量的栈空间，可能会导致栈溢出，因此我们需要采用非递归的方式实现深度优先遍历。

思路：

使用一个栈来保存遍历过程中的所有顶点。初始时，将起始顶点入栈。在每次遍历时，取出栈顶的顶点。如果该顶点没有被访问过，就将其标记为已访问，然后将它的所有未被访问的邻接点依次入栈，重复上述过程，直到栈为空。

算法：

1. 初始化一个栈，将起始顶点 v 入栈。

2. while 栈不为空：

(1) 取出栈顶的顶点 u。

(2) 如果 u 没有被访问过，标记 u 为已访问。

(3) 遍历 u 的所有未被访问的邻接点 v，将 v 入栈。

时间复杂度:

该算法使用了栈，每个顶点最多入栈一次，因此时间复杂度为 O(n)。

代码实现:

typedef struct node
{
int data;
struct node *next;
}Node;

typedef struct
{
Node *head;
int visited;
}List;

List graph[100];
int visited[100] = { 0 };

void DFS(int start)
{
Node *p;
int v;
Stack s;
initStack(&s);
push(&s, start);

while (!isEmpty(&s))
{
v = pop(&s);
if (!visited[v])
{
visited[v] = 1;
printf("%d ", v);
p = graph[v].head;
while (p != NULL)
{
if (!visited[p->data])
push(&s, p->data);
p = p->next;
}
}
}
}

主函数：

int main()
{
int n, m, i, u, v;
scanf_s("%d%d", &n, &m);
for (i = 1; i <= m; i++)
{
scanf_s("%d%d", &u, &v);
insert(&graph[u], v);
insert(&graph[v], u);
}
DFS(1);
return 0;
}

总结：

非递归深度优先遍历算法实现简单，但要注意节点的顺序，避免重复遍历。

### 回答3：
深度优先遍历（Depth First Search, DFS）是一种重要的图遍历算法，它可以遍历整个连通图的所有节点，并且还能找到图中的一些有用信息。通常情况下，我们采用递归方式实现 DFS 算法，从一个起点开始不断访问与之相邻的节点，直到遍历完整个连通图。但是，递归过程在访问较大的连通图时，可能会造成调用栈不断增长，导致内存溢出等问题。因此，在大规模连通图的情况下，需要采用非递归方式实现 DFS 算法，该算法可以避免以上问题的发生。

邻接表是一种常见的图存储结构，它用链表来实现顶点之间的关系，对于每个顶点，存储其相邻顶点的链表。在邻接表中采用非递归方式实现 DFS 算法，需要用到栈的数据结构，具体实现步骤如下：

1.扫描图中所有节点，将它们的访问状态全部设为“未访问”，并新建一个栈来存储遍历顺序。
2.将起始节点 v 加入栈中，并将其访问状态设为“已访问”。
3.执行以下循环过程，直到栈为空：
（1）如果栈顶元素的链表非空，就将其第一个相邻节点加入栈中，并将该节点访问状态设为“已访问”。
（2）否则，弹出该节点。
4.遍历过程结束后，输出栈中的顶点访问序列。

具体实现过程如下：

1.定义一个数组 visit 存放各个节点的访问状态，初始值全部设置为 0，表示“未访问”，定义一个栈 stack 存放遍历序列。
2.将顶点 v 访问状态设为 1，表示“已访问”，并将其加入 stack 中。
3.执行以下循环：
while(!stack.empty()) {
int top = stack.top(); //取出栈顶元素
if(visit[top] == 0) { //如果未访问
visit[top] = 1; //将其访问状态设为 1
cout << top << " "; //输出访问序列
}

bool flag = false; //定义一个标志变量
for(Edge* e = adjList[top]; e != nullptr; e = e->next) { //遍历相邻节点
if(visit[e->to] == 0) { //如果相邻节点未访问
stack.push(e->to); //将其加入栈中
visit[e->to] = 1; //将其访问状态设为 1
flag = true; //标志变量设为 true
break; //退出循环
}
}
if(!flag) stack.pop(); //如果标志变量为 false，则弹出栈顶元素
}
4.输出遍历序列。

总体来说，采用邻接表实现非递归深度优先遍历算法比较简单，但需要熟练掌握栈的操作，以及顶点之间的连通关系。需要注意的是，在遍历相邻节点时，应该优先加入未访问过的节点，从而保证遍历的连通性。