深度搜索是一种在图或树结构中进行搜索的方法，它使用递归和回溯来遍历图中的每个节点。在这个问题中，我们需要使用人工智能中的open表（开放状态）和closed表（封闭状态）来实现深度搜索。
首先，我们需要定义一个图的数据结构。在这个数据结构中，我们使用邻接矩阵来表示图中的边。邻接矩阵是一个二维数组，其中行表示图中的顶点，列表示与该顶点相邻的顶点。如果两个顶点之间有边相连，那么对应的元素值为1；否则，元素值为0。
接下来，我们需要实现深度优先搜索算法。这个算法需要使用open表和closed表来记录当前正在访问的顶点和已经访问过的顶点。
1. 初始化：首先，我们需要创建一个空的open表和closed表。open表用于存储当前正在访问的顶点，closed表用于存储已经访问过的顶点。
2. 开始深度优先搜索：我们从任意一个顶点开始，将其标记为open状态，并将其添加到open表中。然后，我们递归地对其他未被访问过的顶点进行深度优先搜索。
3. 回溯：当我们从某个顶点返回时，我们需要将该顶点从open表中删除，并将其标记为closed状态。同时，我们需要将该顶点从closed表中删除，以便其他递归调用可以使用这个顶点。
4. 更新邻接矩阵：在深度优先搜索的过程中，我们需要更新邻接矩阵，使得每个顶点的邻居都被正确地标记。
5. 结束：当所有顶点都被访问过，或者没有更多的顶点可以访问时，我们结束深度优先搜索。
通过以上步骤，我们可以实现深度搜索算法，并使用人工智能中的open表和closed表来记录当前正在访问的顶点和已经访问过的顶点。这样，我们就可以在图或树结构中进行深度搜索了。
