深度优先搜索 & 广度优先搜索
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深度优先搜索 & 广度优先搜索相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
深度优先
深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法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。这种算法不会根据图的结构等信息调整执行策略
维基百科
以遍历图为例，深度优先搜索遍历图的步骤为：
访问定点V；
依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；
若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。
DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中所有顶点都被访问过为止。
例如下图，其深度优先遍历顺序为 1->2->4->8->5->3->6->7
深度优先搜索的步骤分为 1.递归下去 2.回溯上来。顾名思义，深度优先，是以深度为准则，先一条路走到底，直到达到目标。这里称之为递归下去。否则既没有达到目标又无路可走了，那么则退回到上一步的状态，走其他路。这便是回溯上来。
广度优先
广度优先搜索算法（英语：Breadth-First Search，缩写为BFS），又译作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。广度优先搜索的实现一般采用open-closed表。
维基百科
还是以图为例，
首先将根节点放入队列中。
从队列中取出第一个节点，并检验它是否为目标。如果找到目标，则结束搜寻并回传结果。否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。
若队列为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。
重复步骤2。
如下图，其广度优先算法的遍历顺序为：1->2->3->4->5->6->7->8
广度优先搜索较之深度优先搜索之不同在于，深度优先搜索旨在不管有多少条岔路，先一条路走到底，不成功就返回上一个路口然后就选择下一条岔路，而广度优先搜索旨在面临一个路口时，把所有的岔路口都记下来，然后选择其中一个进入，然后将它的分路情况记录下来，然后再返回来进入另外一个岔路，并重复这样的操作。
对于上述两种算法，DFS和BFS的算法复杂度大体一致，不同处在于遍历的方式与对于问题的解决出发点不同，DFS适合目标明确，而BFS适合大范围的寻找。思想上来说这两种方法都是穷竭列举所有的情况。
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