图和树的深搜（DFS）和宽搜(BFS)-java模板代码

本文介绍了深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的基本概念及其在图和树中的应用。DFS采用回溯法，一条路走到黑，空间复杂度与深度成正比，可能导致栈溢出，不适用于找最短路径。而BFS利用队列，逐级搜索，空间复杂度呈指数增长，适用于找最短路径问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

DFS深搜（使用回溯法）

何为DFS深搜？即先一条道走到黑，不管中途遇到什么岔路口都不停，直到这条道没后面的路了，再回到前一个岔路口，继续一条道走到黑。不断回溯，直到全部节点都被搜完。

优缺点

空间复杂度：与深度成正比，假设深度为n，则为O(n)
可能会存在爆栈的危险。
不能搜最短路径，最小等问题

 public static void DFS(int v){//图的深搜
        visited[v]=true;
        for (int i = 0; i < a[0].length; i++) {
            if (check()&&visited[i]==false){
                DFS(i);//回溯
            }
        }
    }

    public static void DFS(TreeNode head){//树的深搜使用回溯
        if (head==null)return;
        check();//满足条件的check();
        if (head.left!=null){
            DFS(head.left);
        }if (head.right!=null){
            DFS(head.right);
        }
    }

BFS宽搜（使用队列）

何为BFS宽搜？即由一点逐级往下搜索，以图为例，由顶点v1可以延伸到v2、v3，再由v2可以延伸到v1、v4、v5,被搜索过的顶点不用再次搜索，直到整个图的节点被搜完一遍。

优缺点

空间复杂度是呈现出指数增长。
不存在爆栈的危险。
可以搜索最短路径、最小等问题

public static void BFS(int v){//图的宽搜
        Queue<Integer> queue=new LinkedList<>();
        Boolean[] visited=new Boolean[a.length*a[0].length];//已被访问节点
        visited[v]=true;
        queue.add(v);
        int []prev=new int[a.length*a[0].length];
        int l=0;
        prev[l]=0;
        while (queue.size()!=0){
            int v2=queue.poll();
            for (int i = 0; i <a[0].length ; i++) {//从v2点开始往下搜
                if (visited[i]==false&&check()){//结点满足条件的check();
                    queue.add(i);
                    prev[++l]=i;
                }
                visited[i]=true;
            }
        }
    }

    public static void BFS(TreeNode head){//树的宽搜
        if (head==null)return;
        Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<>();
        queue.offer(head);
        while (!queue.isEmpty()){
            TreeNode m=queue.poll();
            //System.out.print(m.val+" ");
            //dosomething();
            if (m.left!=null){
                queue.offer(m.left);
            }if (m.right!=null){
                queue.offer(m.right);
            }
            queue.poll();
        }
    }