深度优先遍历一般使用什么结构

深度优先遍历是一种常见的图形遍历算法之一，用于遍历图或者树的节点。其中“深度”表示优先搜索最深处的节点，其次才是其他较浅的节点。作为计算机科学领域至关重要的算法之一，深度优先遍历在很多领域都有应用，比如搜索引擎中为用户提供的搜索结果，计算机游戏中选取游戏顺序等。那么深度优先遍历一般使用什么结构呢？本文将从多个角度分析这个问题。

数据结构

在实际的应用中，深度优先遍历算法需要将遍历的过程中每一个节点的信息存储在数据结构中。深度优先遍历最常用的数据结构是栈。因为深度优先遍历的特点是优先遍历最深处的节点，所以我们要先把这些深度最深的节点保存起来，在遍历这些节点的子节点时依然沿用先进后出的规则，即每次遍历完一个节点的所有子节点后再回退到它的父节点继续遍历。这正是栈这一数据结构所擅长的地方，栈也使得深度优先遍历算法的实现更为简单。

递归

深度优先遍历的实现过程中，常常用到递归方法。递归是指通过在方法的内部调用自身来实现的方法。在深度优先遍历算法中，递归方法的实现方式是在每个节点处都调用自身，直到遍历到边缘节点。递归的好处在于可以简化代码的实现，使得算法更加清晰易懂。

双向链表

双向链表也是深度优先遍历算法的常用数据结构之一。虽然栈也可以较好地实现深度优先遍历，但是双向链表能够更好地支持回退的操作。在遍历到某个节点的子节点时，如果遇到了死路，需要回退到它的父节点重新遍历它的其他子节点。此时，我们需要一个比栈更加灵活的数据结构来支持这种回退操作，双向链表则是一个不错的选择。在双向链表中，每一个节点都有一个前继节点和一个后继节点的引用，方便在遍历完成一个节点的所有子节点后，回到它的父节点继续遍历其它子节点。