Java中的DFS迭代:

//DFS: Iterative
private Boolean DFSIterative(Node root, int target) {
    if (root == null)
        return false;
    Stack<Node> _stack = new Stack<Node>();
    _stack.push(root);
    while (_stack.size() > 0) {
        Node temp = _stack.peek();
        if (temp.data == target)
            return true;
        if (temp.left != null)
            _stack.push(temp.left);
        else if (temp.right != null)
            _stack.push(temp.right);
        else
            _stack.pop();
    }
    return false;
}

你可以使用堆栈。我用邻接矩阵实现了图:

void DFS(int current){
    for(int i=1; i<N; i++) visit_table[i]=false;
    myStack.push(current);
    cout << current << "  ";
    while(!myStack.empty()){
        current = myStack.top();
        for(int i=0; i<N; i++){
            if(AdjMatrix[current][i] == 1){
                if(visit_table[i] == false){ 
                    myStack.push(i);
                    visit_table[i] = true;
                    cout << i << "  ";
                }
                break;
            }
            else if(!myStack.empty())
                myStack.pop();
        }
    }
}

你可以使用一个堆栈来保存尚未访问的节点:

stack.push(root)
while !stack.isEmpty() do
    node = stack.pop()
    for each node.childNodes do
        stack.push(stack)
    endfor
    // …
endwhile

虽然“使用堆栈”可能是人为的面试问题的答案，但实际上，它只是显式地做递归程序在幕后所做的事情。

递归使用程序内置堆栈。当你调用一个函数时，它将函数的参数推入堆栈，当函数返回时，它通过弹出程序堆栈来执行。

只是想把我的python实现添加到长长的解决方案列表中。这种非递归算法具有发现和完成事件。

worklist = [root_node]
visited = set()
while worklist:
    node = worklist[-1]
    if node in visited:
        # Node is finished
        worklist.pop()
    else:
        # Node is discovered
        visited.add(node)
        for child in node.children:
            worklist.append(child)

如果你有指向父节点的指针，你可以在没有额外内存的情况下完成。

def dfs(root):
    node = root
    while True:
        visit(node)
        if node.first_child:
            node = node.first_child      # walk down
        else:
            while not node.next_sibling:
                if node is root:
                    return
                node = node.parent       # walk up ...
            node = node.next_sibling     # ... and right

注意，如果子节点存储为数组而不是通过兄弟指针，那么下一个兄弟节点可以通过以下方式找到:

def next_sibling(node):
    try:
        i =    node.parent.child_nodes.index(node)
        return node.parent.child_nodes[i+1]
    except (IndexError, AttributeError):
        return None