深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）
深度優先搜索和廣度優先搜索，都是圖形搜索算法，它兩相似，又卻不同，在應用上也被用到不同的地方。這里拿一起討論，方便比較。
一、深度優先搜索
深度優先搜索屬於圖算法的一種，是一個針對圖和樹的遍歷算法，英文縮寫為DFS即Depth First Search。深度優先搜索是圖論中的經典算法，利用深度優先搜索算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS算法。其過程簡要來說是對每一個可能的分支路徑深入到不能再深入為止，而且每個節點只能訪問一次。
基本步奏
（1）對於下面的樹而言，DFS方法首先從根節點1開始，其搜索節點順序是1,2,3,4,5,6,7,8（假定左分枝和右分枝中優先選擇左分枝）。
（2）從stack中訪問棧頂的點；
（3）找出與此點鄰接的且尚未遍歷的點，進行標記，然后放入stack中，依次進行；
（4）如果此點沒有尚未遍歷的鄰接點，則將此點從stack中彈出，再按照（3）依次進行；
（5）直到遍歷完整個樹，stack里的元素都將彈出，最后棧為空，DFS遍歷完成。
二、廣度優先搜索
廣度優先搜索（也稱寬度優先搜索，縮寫BFS，以下采用廣度來描述）是連通圖的一種遍歷算法這一算法也是很多重要的圖的算法的原型。Dijkstra單源最短路徑算法和Prim最小生成樹算法都采用了和寬度優先搜索類似的思想。其別名又叫BFS，屬於一種盲目搜尋法，目的是系統地展開並檢查圖中的所有節點，以找尋結果。換句話說，它並不考慮結果的可能位置，徹底地搜索整張圖，直到找到結果為止。基本過程，BFS是從根節點開始，沿着樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問，則算法中止。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS算法。
基本步奏
（1）給出一連通圖，如圖，初始化全是白色（未訪問）；
（2）搜索起點V1（灰色）；
（3）已搜索V1（黑色），即將搜索V2，V3，V4（標灰）；
（4）對V2，V3，V4重復以上操作；
（5）直到終點V7被染灰，終止；
（6）最短路徑為V1，V4，V7.
引用自：https://www.jianshu.com/p/bff70b786bb6