1.dfs(深度優先搜索)是兩個搜索中先理解並使用的，其實就是暴力把所有的路徑都搜索出來，它運用了回溯，保存這次的位置，深入搜索，都搜索完了便回溯回來，搜下一個位置，直到把所有最深位置都搜一遍，要注意的一點是，搜索的時候有記錄走過的位置，標記完后可能要改回來；
回溯法是一種搜索法，按條件向前搜索，以達到目標。但當探索到某一步時，發現原先選擇達不到目標，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術為回溯法；
例如這張圖，從1開始到2，之后到5，5不能再走了，退回2，到6，退回2退回1，到3，一直進行；
理解這種方法比較簡單，難的是要怎么用
void dfs(int deep)
{
int x=deep/n,y=deep%n;
if(符合某種要求||已經不能在搜了)
{
做一些操作；
return ;
}
if(符合某種條件且有地方可以繼續搜索的)//這里可能會有多種條件，可能要循環什么的
{
a[x][y]='x';//可能要改變條件，這個是瞎寫的
dfs(deep+1,sum+1);//搜索下一層
a[x][y]='.';//可能要改回條件，有些可能不用改比如搜地圖上有多少塊連續的東西
}
}
2.bfs(寬度/廣度優先搜索)，這個一直理解了思想，不會用，后面才會的，思想，從某點開始，走四面可以走的路，然后在從這些路，在找可以走的路，直到最先找到符合條件的，這個運用需要用到隊列(queue)，需要稍微掌握這個才能用bfs。
一張圖，bfs就是和它類似，很好的幫助理解，雷從上往下，同時向四面八方的延長（當然不是很嚴謹的），然后找到那個最近的建築物，然后劈了它；
還是這張圖，從1開始搜，有2，3，4幾個點，存起來，從2開始有5，6，存起來，搜3，有7，8，存起來，搜4，沒有了；現在開始搜剛剛存的點，從5開始，沒有，然后搜6.。。一直進行，直到找到；
int visit[N][N]//用來記錄走過的位置
int dir[4][2]={0,-1,0,1,-1,0,1,0};
struct node
{
int x,y,bits;//一般是點，還有步數，也可以存其他的
};
queue<node>v;
void bfs1(node p)
{
node t,tt;
v.push(p);
while(!v.empty())
{
t=v.front();//取出最前面的
v.pop();//刪除
if(找到符合條件的)
{
做記錄；
while(!v.empty()) v.pop();//如果后面還需要用，隨手清空隊列
return;
}
visit[t.x][t.y]=1;//走過的進行標記，以免重復
rep(i,0,4)//做多次查找
{
tt=t;
tt.x+=dir[i][0];tt.y+=dir[i][1];//這里的例子是向上下左右查找的
if(如果這個位置符合條件)
{
tt.bits++;//步數加一
v.push(tt); //把它推入隊列，在后面的時候就可以用了
}
}
}
}
3.dfs和bfs的區別
其實有時候兩個都可以用，不過需要其他的東西來記錄什么的，各自有各自的優勢
bfs是用來搜索最短徑路的解法是比較合適的
比如求最少步數的解，最少交換次數的解，最快走出迷宮等等，因為bfs搜索過程中遇到的第一個解一定是離最初位置最近的，所以遇到第一個解，一定就是最優解，此時搜索算法可以終止
而如果用dfs，會搜一些其他的位置，需要花相對比較多的時間，需要搜很多次，然后如果找到還不一定是最優解，還要記錄這次找的位置，與之后找到的答案進行比較，看看誰才是最優解，這樣就比較麻煩
dfs應用比較廣泛，用起來比較簡單原答案：適合搜索全部的解 。。現在看來比較蠢，其實也沒有很適合，只是我當初比較會用dfs而已，來着其實是一樣的
如果要搜索全部的解，在記錄路徑的時候會簡單一點，只需要把每一次找的點，放進去答案中就好；並且，相對而言dfs在做很多題目可以用上，比如分治、數位dp，其實就是遞歸啦，而bfs用的比較少。因為我做的題目比較少，沒遇見
原答案：因為要搜索全部的解，在記錄路徑的時候也會簡單一點，而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。
bfs是浪費空間節省時間，dfs是浪費時間節省空間。
因為dfs要走很多的路徑，可能都是沒用的，（做有些題目的時候要進行剪枝，就是確定不符合條件的就可以結束，以免浪費時間，否則有些題目會TLE）；
而bfs可以走的點要存起來，需要隊列，因此需要空間來儲存，便是浪費了空間，假設有十層，各個結點有2個子節點，那么儲存到第10層就要存 2^10-1 個數據，而dfs只需要存10個數據，但是找到答案的速度相對快一點。