广度优先搜索（BFS）和 深度优先搜索 (DFS)

什么是”搜索算法“？

• 算法是作用于具体数据结构之上的，深度优先搜索算法和广度优先搜索算法都是基于”图“这种数据结构的。这是因为，图这种数据结构的表达能力很强，大部分设计搜索的场景都可以抽象成”图“。
• 图上的搜索算法，最直接的理解就是，在图中能找到从一个顶点出发，到另一个顶点的路径。具体方法有很多，最简单、最”暴力“的深度优先、广度优先搜索，还有A*、IDA*等启发式搜索算法。

广度优先搜索（BFS）

• 广度优先搜索（Breadth-Firsr-Search）简称：BFS
• 它其实就是一种”地毯式“搜索策略，即先查找离顶点最近的，然后是次近的，依次往外搜索.
• 广度优先搜索算法的时间、空间复杂度：
• 最坏情况下，终止顶点t离起始顶点s很远，需要遍历完整个图才能找到。这个时候，每个顶点都要进出一遍队列，每个边也会被访问一次，所以，广度优先搜索的时间复杂度是O(V+E)，V表示顶点个数，E表示边的个数。当然，对于一个连通图来说，也就是说一个图中的所有顶点都是连通的，E肯定要大于等于V-1，所以，广度优先搜索的时间复杂度也可以简写为O(E)
• 广度优先搜索的空间消耗主要在几个辅助变量 visited 数组、queue 队列、prev 数组上。这三个存储空间的大小都不会超过顶点的个数，所以空间复杂度是 O(V)。

深度优先搜索 (DFS)

• 深度优先搜索（Dep