DFS的显式与隐式其实就是递归与非递归。 1. 当我们递归地实现 DFS 时，似乎不需要使用任何栈。但实际上，我们使用的是由系统提供的隐式栈，系统栈。
boolean DFS(Node cur, Node target, Set<Node> visited) { return true if cur is target; for (next : each neighbor of cur) { if (next is not in visited) { add next to visted; return true if DFS(next, target, visited) == true; } } return false; }让我们看一个例子。我们希望在下图中找到结点 0 和结点 3 之间的路径。我们还会在每次调用期间显示栈的状态。 在每个堆栈元素中，都有一个整数 cur，一个整数 target，一个对访问过的数组的引用和一个对数组边界的引用，这些正是我们在 DFS 函数中的参数。我们只在上面的栈中显示 cur。 每个元素都需要固定的空间。栈的大小正好是 DFS 的深度。因此，在最坏的情况下，维护系统栈需要 O(h)，其中 h 是 DFS 的最大深度。在计算空间复杂度时，永远不要忘记考虑系统栈。
2. 递归解决方案的优点是它更容易实现。 但是，存在一个很大的缺点：如果递归的深度太高，你将遭受堆栈溢出。 在这种情况下，您可能会希望使用 BFS，或使用显式栈实现 DFS。
boolean DFS(Node root, int target) { Set<Node> visited; Stack<Node> s; add root to s; while (s is not empty) { Node cur = the top element in s; return true if cur is target; for (Node next : the neighbors of cur) { if (next is not in visited) { add next to s; add next to visited; } } remove cur from s; } return false; }作者：力扣 (LeetCode) 链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/queue-stack/gp5a7/ 来源：力扣（LeetCode） 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
