反向数据流问题的迭代算法

反向数据流问题指的是在有向图中，从终点到起点找到所有可能的路径的问题。迭代算法是一种解决该问题的有效方法。

1. 算法思路

• 从终点开始，建立一个空列表，表示当前路径为空。
• 将当前节点加入当前路径中。
• 如果当前节点为起点，则将当前路径加入结果列表，退出处理。
• 遍历当前节点的所有父节点，对于每一个父节点，将其加入当前路径，递归调用步骤2-3。
• 将当前节点从当前路径中删除，退回到上一个节点，继续遍历其它父节点。

2. 代码实现

在实现过程中，需要维护一个visited列表，记录已经访问过的节点，避免重复访问。同时，还需定义起点和终点。

def reverse_flow_iteration(start, end):
    results = []
    visited = set()
    stack = [(end, [])]

    while stack:
        node, path = stack.pop()
        if node == start:
            results.append(path + [node])
            continue

        visited.add(node)
        for parent in get_parents(node):
            if parent not in visited:
                stack.append((parent, path + [node]))

    return results

3. 性能分析

迭代算法的时间复杂度为O(N)，其中N为节点数。由于需要遍历所有节点，空间复杂度也为O(N)。通过记录visited列表，避免重复访问，可以减小时间复杂度。同时，代码实现简单，易于理解。