堆栈是算法和程序中最常用的辅助结构，其的应用十分广泛。堆栈基本应用于两个方面：
整数除法仅保留整数部分。
深度优先搜索算法（Depth First Search） ：英文缩写为 DFS。是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法沿着树的深度遍历树的节点，会尽可能深的搜索树的分支。当节点 v 的所在边都己被探寻过，搜索将 回溯 到发现节点 v 的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
在深度优先遍历的过程中，我们需要 将当前遍历节点 v 的相邻节点暂时存储起来 ，以便于在回退的时候可以继续访问它们。遍历到的节点顺序符合 「后进先出」 的特点，所以深度优先搜索可以通过 「递归」或者「堆栈」 来实现。
给你无向 连通 图中一个节点的引用，请你返回该图的 深拷贝（克隆）。
图中的每个节点都包含它的值 val（int） 和其邻居的列表（list[Node]）。
输入：(((()
输出：False
要求判别 {{{{[[[((()))]]]}}}}
中缀表达式 A + BA + B * C； (A + B) * C
前缀表达式 + AB + A * BC ； * +ABC
后缀表达式 AB + A B C * +； AB + C*
在中缀表达式中必须有的括号，在前缀和后缀表达式中消失了
思路
1 将中缀表达式转换为全括号的形式
2 将所有的操作符移动到子表达式所在的左括号（前缀）或者右括号（后缀）处，再删除其它所有的括号
大树满足条件的和 等于 每个子树满足条件的数的和之和
result = 0 + 10 + 15 + 18
深度优先搜索必然会使用到 递归
必须使用到辅助队列，用于判断
找到共同的祖先
对相同像素的相邻位置进行渲染
给定一个包含了一些 0 和 1 的非空二维数组 grid 。
一个 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。
找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。(如果没有岛屿，则返回面积为 0 。)
Python的类分为经典类和新式类：
官方推荐使用新式类替换经典类，因为经典类对于多重继承采用的从左到右深度优先匹配算法存在一些问题。也就是如果方法同名，有的时候会绕过一些想要访问的方法，只指向一个方法。
2.x版本中使用的是深度优先算法，而3.x版本使用的是c3算法，和广度优先算法在某些情况下是不一样的
以顶点为起始点，从左到右开始遍历，当遍历到一个节点的时候，判断是否有左右两个顶点，优先选择左边的作为顶点，再继续遍历下去，当遍历完成后，选择未曾访问的顶点重新遍历
如图：根据深度优先算法，就是v1-v2-v4-v5-v3-v6
以顶点为起始点，从左到右开始遍历，一层一层地向下遍历，从左到右
如图：根据广度优先算法：就是v1-v2-v3-v4-v6-v5
C3 算法：MRO是一个有序列表L，在类被创建时就计算出来。
L（Child（Base1，Base2）） = [ Child + merge（ L（Base1） , L（Base2） , Base1Base2 ）]
L（object） = [ object ]
L的性质：结果为列表，列表中至少有一个元素即类自己。
“+”： 添加到列表的末尾，即 [ A + B ] = [ A，B ]
merge： ① 如果列表空则结束，非空 读merge中第一个列表的表头，
② 查看该表头是否在 merge中所有列表的表尾中，或者不在表尾的第一个字母
②-->③ 不在，则 放入 最终的L中，并从merge中的所有列表中删除，然后 回到①中
②-->④ 在，查看 当前列表是否是merge中的最后一个列表
④-->⑤ 不是 ，跳过当前列表，读merge中下一个列表的表头，然后 回到 ②中
④-->⑥ 是，异常。类定义失败。
表头： 列表的第一个元素 （列表：ABC，那么表头就是A,B和C就是表尾）
表尾： 列表中表头以外的元素集合（可以为空）
merge 简单的说即寻找合法表头（也就是不在表尾中的表头），如果所有表中都未找到合法表头则异常。
例如：
L(D) = L(D(O))
= D + merge(L(O))
= D + O
= [D,O]
L(B) = L(B(D,E))
= B + merge(L(D) , L(E))
= B + merge(DO , EO) # 第一个列表DO的表头D，其他列表比如EO的表尾都不含有D，所以可以将D提出来，即D是合法表头
= B + D + merge(O , EO) #从第一个开始表头是O,但是后面的列表EO的表尾中含有O所以O是不合法的，所以跳到下一个列表EO
= B + D + E + merge(O , O)
= [B,D,E,O]
同理:
L(C) = [C,E,F,O]
L(A(B,C)) = A + merge(L(B),L(C),BC)
= A + merge(BDEO,CEFO,BC)#B是合法表头
= A + B + merge(DEO,CEFO,C)#D是合法表头
= A + B + D + merge(EO,CEFO,C)#E不是合法表头，跳到下一个列表CEFO，此时C是合法表头
= A + B + D + C + merge(EO,EFO)#由于第三个列表中的C被删除，为空，所以不存在第三个表，只剩下两个表；此时E是合法表头
= A + B + D + C + E + merge(O,FO)#O不是合法表头，跳到下一个列表FO，F是合法表头，
= A + B + D + C + E + F + merge(O,O)#O是合法表头
= A + B + D + C + E + F + O
= [A,B,D,C,E,F,O]
L(D)
= L(D(B,C)) 取出D
= D + merge(BA+CA+BC) 查看merge的表头，取出B，去除C，剩下A
= D + B + C + A
