简单搜索（广度优先搜索、深度优先搜索）总结

广度优先搜索

概述

广度优先搜索（宽度优先搜索，BFS）是树或图的一种遍历策略。其思想是从一个顶点V0开始，遍历每一个点时，依次遍历其所有的邻接点，然后再从这些邻接点出发，同样依次访问它们的邻接点。按照此过程，直到图中所有点都被访问到。

应用

经典问题：迷宫问题。

解题思路

广度优先搜索在解题中，先将题目进行解释，理清问题中树的层次，先对第一层结点进行检查，检查目标是否存在；不存在则将第一层所有结点逐一进行扩展至邻接点，得到第二层结点，再次检查目标是否存在；不存在则继续扩展，直到找到目标。
注：可选用队列方法。

深度优先搜索

概述

深度优先搜索算法（DFS）是一种用于树或图的遍历策略。 其思想沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。

应用

经典问题：棋盘问题、油田问题。

解题思路

深度优先搜索在解题中，首先从一个未被遍历过的顶点开始，遍历其邻接点，再由邻接点继续深层次向后遍历，一直到所能够遍历到的所有邻接点结束，并且遍历过程中讲遍历过的点进行已遍历的标记；到达最深深度后，进行回退，从未开始遍历的点开始类似操作的深度遍历，直到遍历完所有点，得到结果。
注：注意遍历过程中，对已遍历点的标记。

算法对比

1. 内存方面
   广度优先搜索在树的层次较深、子节点数较多的情况下，消耗内存十分严重，因此广度优先搜索更适用于节点的子节点数量不多，并且树的层次不会太深的情况。
   深度优先搜索在搜索过程中，每一层只需维护一个结点，因此相对于广度优先搜索内存消耗更少。
2. 时间方面
   在类似寻找最短路径的问题中，深度优先搜索每一次得到的结果都不能保证是最短的，因此需要所有搜索结束后进行取舍，每次搜索还要进行标记的变更，效率不高。
   广度优先搜索对于解决最短或最少的问题效果显著，每个结点只访问一遍，结点总是以最短路径被访问，所以第二次路径确定不会比第一次短，因此耗时更短，寻找深度更小。