原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_41681241/article/details/81432634

總結

一般來說，廣搜常用于找單一的最短路線，或者是規模小的路徑搜索，它的特點是”搜到就是最優解”， 而深搜用于找多個解或者是”步數已知（好比3步就必需達到前提）”的標題，它的空間效率高，然則找到的不必定是最優解，必需記實并完成全數搜索，故一般情況下，深搜需要很是高效的剪枝（優化）.

像搜索最短路徑這些的很顯著是用廣搜，因為廣搜的特征就是一層一層往下搜的，保證當前搜到的都是最優解，當然，最短路徑只是一方面的操作，像什么起碼狀態轉換也是可以操作的。

深搜就是優先搜索一棵子樹，然后是另一棵，它和廣搜對比，有著內存需要相對較少的所長，八皇后標題就是典范楷模的操作，這類標題很顯著是不能用廣搜往解決的。或者像圖論里面的找圈的算法，數的前序中序后序遍歷等，都是深搜。

深搜的實現近似于棧。

廣搜則是操作了隊列，邊進隊，邊出隊。

---

優缺點：

BFS:對于解決最短或最少問題特別有效，而且尋找深度小，但缺點是內存耗費量大（需要開大量的數組單元用來存儲狀態）。

DFS：對于解決遍歷和求所有問題有效，對于問題搜索深度小的時候處理速度迅速，然而在深度很大的情況下效率不高

不管是BFS還是DFS，它們雖然好用，但由于時間和空間的局限性，以至于它們只能解決數據量小的問題。

---

題型歸類

坐標類型搜索 ：這種類型的搜索題目通常來說簡單的比較簡單，復雜的通常在邊界的處理和情況的討論方面會比較復雜，分析這類問題，我們首先要抓住題目的意思，看具體是怎么建立坐標系（特別重要），然后仔細分析到搜索的每一個階段是如何通過條件轉移到下一個階段的。確定每一次遞歸（對于DFS）的回溯和深入條件，對于BFS，要注意每一次入隊的條件同時注意判重。要牢牢把握目標狀態是一個什么狀態，在什么時候結束搜索。還有，DFS過程的參數如何設定，是帶參數還是不帶參數，帶的話各個參數一定要保證能完全的表示一個狀態，不會出現一個狀態對應多個參數，而這一點對于BFS來說就稍簡單些，只需要多設置些變量就可以了。

數值類型搜索：這種類型的搜索就需要仔細分析分析了，一般來說采用DFS，而且它的終止條件一般都是很明顯的，難就難在對于過程的把握，過程的把握類似于坐標類型的搜索（判重、深入、枚舉），注意這種類型的搜索通常還要用到剪枝優化，對于那些明顯不符合要求的特殊狀態我們一定要在之前就去掉它，否則它會像滾雪球一樣越滾越大，浪費我們的時間 。

---

下面這篇博客《圖的遍歷——深度優先搜索和廣度（寬度）優先搜索（含例題）》講的也很細
原文鏈接：https://blog.csdn.net/createprogram/article/details/86744931

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据结构与算法】2.深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。