Java中深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的深入对比

一、核心差异：算法思想与实现方式

1.1 数据结构选择

算法	核心数据结构	Java实现方式
DFS	栈（Stack）	递归 或 Stack<T>
BFS	队列（Queue）	Queue<T>（通常用LinkedList实现）

1.2 实现代码对比

DFS典型实现（回溯法）

// 递归实现（图结构）
void dfs(Node node) {
    if (node == null || visited.contains(node)) return;
  
    visited.add(node);  // 访问节点逻辑
    for (Node neighbor : node.neighbors) {
        dfs(neighbor);
    }
}

BFS典型实现（层序遍历）

void bfs(Node root) {
    Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
    queue.offer(root);
    visited.add(root);
​
    while (!queue.isEmpty()) {
        Node current = queue.poll();
        // 处理当前节点...
      
        for (Node neighbor : current.neighbors) {
            if (visited.add(neighbor)) {  // 未访问过
                queue.offer(neighbor);
            }
        }
    }
}

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二、遍历顺序的直观对比

2.1 树形结构遍历图示

A

B

C

D

E

F

G

• DFS访问顺序：A → B → D → E → C → F → G

• BFS访问顺序：A → B → C → D → E → F → G

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三、性能特点与复杂度分析

3.1 时间复杂度与空间复杂度

指标	DFS	BFS
时间复杂度	O(V + E)	O(V + E)
空间复杂度	O(h)（树高）	O(w)（最大宽度）
内存消耗特征	由递归深度决定	由层级节点数决定

3.2 内存表现示意图</