本文深入探讨了深度优先搜索和广度优先搜索两种图遍历算法，详细介绍了它们的概念、实现方法及应用场景，帮助读者理解这两种算法的区别与联系。
深度优先搜索(Depth First Search)和广度优先搜索(Breadth First Search)
深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v出发（百度百科）：
（1）访问顶点v；
（2）依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；
（3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。
广度优先搜索概念（百度百科）：
已知图G=(V,E)和一个源顶点s，宽度优先搜索以一种系统的方式探寻G的边，从而“发现”s所能到达的所有顶点，并计算s到所有这些顶点的距离(最少边数)，该算法同时能生成一棵根为s且包括所有可达顶点的宽度优先树。对从s可达的任意顶点v，宽度优先树中从s到v的路径对应于图G中从s到v的最短路径，即包含最小边数的路径。该算法对有向图和无向图同样适用。
实现方法类比（自己总结）：
1.需要一个数据结构来记录每个节点是否被访问过，可以采用
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