深度优先遍历用什么数据结构实现

深度优先遍历（Depth-First-Search, DFS）是一种常用的图形遍历算法，也是树形结构遍历的一种方法，其遍历方式是从一个节点开始，尽可能地深入搜索这个节点的子孙节点，直到无法搜索后退回上一个节点，继续搜索未搜索的分支。DFS在实际应用中有着广泛的应用，如路径搜索、迷宫游戏等。那么，深度优先遍历用什么数据结构实现呢？

关于实现深度优先遍历需要使用的数据结构，有两种常见方式，分别是栈和递归。接下来将从这两个角度来分析和讨论。

1. 栈实现

深度优先遍历使用栈来实现非常直观，可以借用栈的“后进先出”特性，将每个节点的所有邻居节点压入栈中，以深度优先遍历的方式访问节点，将未被访问的邻居节点继续压入栈中，如此往复直到栈为空。具体的实现步骤如下：

- 将起始节点放入栈中

- 如果栈不为空，则从栈中选取一个节点，并标记为已访问

- 遍历该节点的所有邻居节点

- 将未被访问的邻居节点压入栈中

- 重复第2步，直至栈为空

2. 递归实现

深度优先遍历还可以使用递归调用来实现，递归的实现方法与栈实现类似，也是尽可能的沿每个分支向下搜索，当无法继续搜索时再返回上一个节点。整个过程可以通过递归函数来实现，如下所示：

```

void DFS(vertex v) {

visit(v);

for (vertex w : adj(v)) {

if (!visited(w)) {

DFS(w);

}

}

}

```

递归实现和栈实现相比，代码简洁易懂，不需要手动管理栈的空间，但是如果嵌套过深，可能会导致栈溢出的问题。

综上，深度优先遍历可以使用栈和递归两种方法来实现。栈实现比较直观，但是需要手动管理栈空间，而递归实现代码比较简洁，但是可能会导致栈溢出的问题。在具体应用中，可以根据实际情况选择合适的实现方式。