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@@ -64,28 +64,42 @@ def dfs_recursive(graph, start, visited):
 ### 4.1 基于堆栈实现的深度优先搜索实现步骤
 
 1. `start` 为开始节点。定义 `visited` 为标记访问节点的 set 集合变量。定义 `stack` 用于存放临时节点的栈结构。
-2. 首先将起始节点放入栈中，并标记访问。即 `visited = set(start)`，`stack = [start]`。
-3. 从 `stack` 中取出第一个节点 `node_u`。
-4. 访问节点 `node_u`，并对节点进行相关操作（看具体题目要求）。
+2. 首先访问起始节点，并对节点进行相关操作（看具体题目要求）。
+3. 然后将起始节点放入栈中，并标记访问。即 `visited = set(start)`，`stack = [start]`。
+4. 如果栈不为空，取 `stack` 栈顶元素 `node_u`。
 5. 遍历与节点 `node_u` 相连并构成边的节点 `node_v`。
-   - 如果 `node_v` 没有被访问过，则将 `node_v` 节点放入栈中，并标记访问，即 `stack.append(node_v)`，`visited.add(node_v)`。
-6. 重复步骤 3 ~ 5，直到 `stack` 为空。
+   - 如果 `node_v` 没有被访问过，则：
+     - 访问节点 `node_v`，并对节点进行相关操作（看具体题目要求）。
+     - 将 `node_v` 节点放入栈中，并标记访问，即 `stack.append(node_v)`，`visited.add(node_v)`。
+     - 跳出遍历 `node_v` 的循环。
+   - 继续遍历 `node_v`。
+6. 如果 `node_u` 相邻的节点都访问结束了，从栈顶弹出 `node_u`，即 `stack.pop()`。
+7. 重复步骤 4 ~ 6，直到 `stack` 为空。
 
 ### 4.2 基于堆栈实现的深度优先搜索实现代码
 
 ```Python
 def dfs_stack(graph, start):
-    visited = set(start)
-    stack = [start]
-
+    print(start)                        # 访问节点 start
+    visited = set(start)                # 使用 visited 标记访问过的节点，先标记 start
+    stack = [start]                     # 创建一个栈，并将 start 加入栈中
+    
     while stack:
-        node_u = stack.pop()
-        # 访问节点
-        print(node_u)
-        for node_v in graph[node_u]:
-            if node_v not in visited:
-                stack.append(node_v)
-                visited.add(node_v)
+        node_u = stack[-1]              # 取栈顶元素
+        
+        i = 0
+        while i < len(graph[node_u]):   # 遍历栈顶元素，遇到未访问节点，访问节点并跳出。
+            node_v = graph[node_u][i]
+            
+            if node_v not in visited:   # node_v 未访问过
+                print(node_v)           # 访问节点 node_v
+                stack.append(node_v)    # 将 node_v 加入栈中
+                visited.add(node_v)     # 标记为访问过 node_v
+                break
+            i += 1
+        
+        if i == len(graph[node_u]):    # node_u 相邻的节点都访问结束了，弹出 node_u
+            stack.pop()
 ```
 
 ## 5. 深度优先搜索应用