DFS与BFS对比

前面已经说过了深搜和广搜了，是不是有点还不是很好的分清他们？(其实分不分的请都没大有关系）

下面我们来看一看广搜与深搜的区别吧。

算法步骤上的区别

深度优先遍历图算法步骤：

1.访问顶点v

2,。依次从v未被访问过的邻接顶点出发，对图进行搜索（深度优先搜索）直至图中的和v相通的顶点都被访问过；

3.若此时图中尚有顶点未被访问过，则从一个未访问的顶点出发，从新进行深度优先搜索，直到图中的所有顶点均被访问过为止。

上述过程可能比较抽象，举个实例来看看这个算法。

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。

广度优先遍历图算法步骤：

1.现将根节点放入队列中

2。从队列中取出第一个元素（取出：将其从队列中删除）

判断该点是否为所搜索的目标节点，若是，结束搜索并传回结果。 否则将他所尚未搜索到的直接子节点加入队列中。

3.若队列为空，表明整张图都搜过了——即图中没有要搜索的目标节点。结束搜索并传回“找不到目标”

4.下面展示步骤2的图示

两者必须遵守的规则

深度优先搜索：
下面图中的数字显示了深度优先搜索顶点被访问的顺序。

为了实现深度优先搜索，首先选择一个起始顶点并需要遵守三个规则：
(1) 如果可能，访问一个邻接的未访问顶点，标记它，并把它放入栈中。
(2) 当不能执行规则1时，如果栈不空，就从栈中弹出一个顶点。
(3) 如果不能执行规则1和规则2，就完成了整个搜索过程。

广度优先搜索：
在深度优先搜索中，算法表现得好像要尽快地远离起始点似的。相反，在广度优先搜索中，算法好像要尽可能地靠近起始点。它首先访问起始顶点的所有邻接点，然后再访问较远的区域。它是用队列来实现的。
下面图中的数字显示了广度优先搜索顶点被访问的顺序。

实现广度优先搜索，也要遵守三个规则：
(1) 访问下一个未来访问的邻接点，这个顶点必须是当前顶点的邻接点，标记它，并把它插入到队列中。
(2) 如果因为已经没有未访问顶点而不能执行规则1时，那么从队列头取一个顶点，并使其成为当前顶点。
(3) 如果因为队列为空而不能执行规则2，则搜索结束。