DFS与BFS总结

DFS（深度优先搜索）：不撞南墙不回头

BFS（深度优先搜索）：发散性寻找（分身寻找）

以经典例题：迷宫问题为例

画个迷宫1表示墙，0表示路。

DFS思想

从起点开始，沿着一条路一直走到底，如果发现不能到达目标解，那就返回到上一个节点，然后从另一条路开始走到底（即尽量往深处走）

BFS思想

从起点开始，逐层寻找（发散性寻找）（即往四周走）

DFS优点：消耗内存少 （容易时间超限）

BFS优点：消耗时间少 （容易内存超限）

DFS适合题目类型：给定初始状态跟目标状态，要求判断从初始状态到目标状态是否有解。

BFS适合题目类型：给定初始状态跟目标状态，要求求出从初始状态到目标状态的最优解。

例如：上述的迷宫问题。
若是问：从迷宫左上角到迷宫右下角是否存在路径长度为9的路径，则用DFS。
若是问：从迷宫左上角到迷宫右下角的最短路径是多少，则用BFS。