最近做了不少的搜索題，時而用到DFS時而用到BFS，這里對兩種搜索方法做一個總結。
廣度優先搜索算法（Breadth-First-Search，縮寫為 BFS），是一種利用隊列實現的搜索算法。簡單來說，其搜索過程和 “湖面丟進一塊石頭激起層層漣漪” 類似。
先搜索鄰居，搜完鄰居再搜鄰居的鄰居。
其中倆個思想： 1 .隊列不為空則循環
2.將未訪問的鄰接點壓入隊列后面，然后從前面取出並訪問（這樣就做到了廣度優先）
圖的解釋：
0
1 2
3 4 5 6
這個是二叉樹的例子，這里如果是廣度優先的話，訪問的順序依次是0123456.
深度優先搜索算法（Depth-First-Search，縮寫為 DFS），是一種利用遞歸實現的搜索算法。簡單來說，其搜索過程和 “不撞南牆不回頭” 類似。
從起點出發，先把一個方向的點都遍歷完才會改變方向......
先找到出發點，依次對找其所有未訪問的鄰接點做dfs（仔細想想，這里，未訪問完鄰居繼續做dfs，這樣就做到了深度優先）
這里貼一個樹的深度優先搜索樹的例子
這個樹很簡單：
0
1 2
3 4 5 6
是一個二叉樹。
如果是深度優先算法來搜，則搜索順序應該為：0134256
各自用途
1.BFS是用來搜索最短徑路的解是比較合適的，比如求最少步數的解，最少交換次數的解，因為BFS搜索過程中遇到的解一定是離根最近的，所以遇到一個解，一定就是最優解，此時搜索算法可以終止。這個時候不適宜使用DFS，因為DFS搜索到的解不一定是離根最近的，只有全局搜索完畢，才能從所有解中找出離根的最近的解。（當然這個DFS的不足，可以使用迭代加深搜索ID-DFS去彌補）
2.DFS是空間效率高，DFS不需要保存搜索過程中的狀態，而BFS在搜索過程中需要保存搜索過的狀態，而且一般情況需要一個隊列來記錄。
3.DFS適合搜索全部的解，因為要搜索全部的解，那么BFS搜索過程中，遇到離根最近的解，並沒有什么用，也必須遍歷完整棵搜索樹，DFS搜索也會搜索全部，但是相比DFS不用記錄過多信息，所以搜素全部解的問題，DFS顯然更加合適，一般情況下，DFS也需要高效的剪枝操作。