深度优先搜索遍历概念

深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它的基本思想是从根节点开始，尽可能深地探索分支，直到到达叶子节点，然后回溯到上一个未访问的节点继续探索。DFS通常使用递归或栈数据结构来实现。

在遍历过程中，DFS的主要步骤如下：
1. 选择一个未访问的节点作为起始点。
2. 访问该节点，并标记为已访问。
3. 对于该节点的每个邻接节点，如果未被访问，递归地执行DFS。
4. 当所有可达节点都访问过或者无法继续时，返回上一个节点。

DFS的优点是可以找到解决方案，即使路径不是最短的，适用于解决一些存在路径的问题，如迷宫求解、连通性判断等。相关问题：

相关问题

深度优先搜索遍历和二叉树遍历

深度优先搜索（DFS）遍历和二叉树遍历是两个不同的概念。

深度优先搜索遍历（DFS）是一种用于图或树的遍历算法。它从起始节点开始，沿着路径尽可能深地探索直到无法继续，然后回溯到上一个节点继续探索其他路径。DFS 可以分为前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。在前序遍历中，先访问当前节点，然后递归地访问左子树和右子树。在中序遍历中，先递归地访问左子树，然后访问当前节点，最后递归地访问右子树。在后序遍历中，先递归地访问左子树和右子树，最后访问当前节点。

二叉树遍历是指按照某种顺序访问二叉树的所有节点。二叉树的遍历方式有多种，包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。前序遍历的顺序是：根节点 -> 左子树 -> 右子树；中序遍历的顺序是：左子树 -> 根节点 -> 右子树；后序遍历的顺序是：左子树 -> 右子树 -> 根节点。

可以看出，DFS 是一种遍历算法，而二叉树遍历是一种具体应用于二叉树的遍历方式。DFS 可以用于遍历非二叉树的图结构，而二叉树遍历则只适用于二叉树。

广度优先搜索遍历概念

广度优先遍历（Breadth_First_Search）是一种图遍历的算法，也被称为广度优先搜索（BFS）。相比于深度优先遍历（类似树的前序遍历），广度优先遍历利用队列先进先出的性质来实现，更接近树的层序遍历。该算法遍历图的方式是，首先将一个顶点的所有邻接顶点放入队列，然后按顺序一个一个出队列，并将出队列的顶点的所有邻接顶点再入队列，通过顶点的相关性来遍历整个图。广度优先遍历和深度优先遍历的区别在于深度优先是一直往下走直到底再递归返回，而广度优先是按层遍历。这两种算法的时间复杂度是一样的，但在图的顶点和边比较多的情况下，不同的遍历方式可能会有不同的效果。深度优先更适合目标明确，以找到目标为主要情况，而广度优先更适合在不断扩大遍历范围时找到相对最优解的情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [数据结构复习 ---- 广度优先遍历（BFS）](https://blog.csdn.net/weixin_44816732/article/details/104139306)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [TraversingGraphs:在 Python 中展示如何使用深度优先搜索和广度优先搜索遍历图形](https://download.csdn.net/download/weixin_42116847/19885941)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]