广度优先搜索和深度优先

搜索是指在一个问题空间中寻找目标状态的过程。广度优先搜索和深度优先搜索都是搜索算法的一种。

广度优先搜索（BFS）是一种盲目搜索策略，它从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的层次结构，直到找到目标节点或遍历完整棵树。在搜索过程中，每个节点都会被访问一次，并且所有节点都按照它们与根节点的距离排序。

深度优先搜索（DFS）也是一种盲目搜索策略，它从根节点开始，沿着树的深度遍历树的分支结构，直到找到目标节点或遍历完整棵树。在搜索过程中，节点的子节点会被优先访问，直到到达最深的节点。如果在搜索过程中找到目标节点，算法会立即停止，否则继续回溯到上一个节点。

BFS和DFS都有各自的优点和缺点。BFS可以保证找到最短路径，但是需要存储所有已访问的节点，所以空间复杂度比DFS高。DFS的空间复杂度较低，但是可能会陷入局部最优解，因为它只关注当前路径的深度而不是路径的长度。

在实际应用中，BFS和DFS根据问题的不同选择不同的搜索策略。例如，在迷宫问题中，BFS可以保证找到最短路径；在图像处理中，DFS可以用于识别图像中的物体。