深度优先与广度优先算法详解：面试通关40讲第27-31节

深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS)是数据结构和算法领域中两种基础且重要的搜索策略，尤其在图论和计算机科学的求职面试中常被提及。这两者在解决不同类型的问题时展现出了独特的效率和适用性。 深度优先搜索(Depth-First Search, DFS): DFS是一种从根节点开始，尽可能深入地探索分支的策略。在处理树或图结构时，它通过递归或迭代的方式遍历节点。在遍历过程中，DFS会先访问子节点再回溯到上一层。如何实现DFS呢？课程中提供了两种常见的DFS代码实现方法： 1. 递归写法：这种方法通常更简洁，适用于树状结构，递归函数会一直向下探索直到到达叶子节点，然后回溯。 2. 非递归写法：对于图结构，可能采用栈来模拟递归调用，将待访问的节点压入栈，直到栈为空。 广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS): 相比之下，BFS遵循的是水平扩展原则，即首先访问当前层级的所有节点，然后再移动到下一层。BFS特别适合解决像迷宫求解、最短路径等问题，因为它可以找到两个节点之间的最短路径。课程中介绍了BFS的工作原理以及如何在实际问题中应用，如二叉树的层次遍历。 实战题目帮助学习者巩固这两种算法的应用： 1. LeetCode上的二叉树层序遍历(binary tree level order traversal)：要求按照从上到下、从左到右的顺序输出每个节点的值，是BFS的经典应用。 2. 最大深度和最小深度问题：涉及查找二叉树的最大深度或最小深度，这些问题可以通过BFS找出所有节点，从而计算出答案。 3. 生成括号问题：通过DFS可以解决生成所有可能的括号组合问题，因为括号的生成需要考虑前一个括号是否已经闭合，符合递归的特性。 理解并熟练掌握DFS和BFS不仅有助于解决算法面试中的典型问题，还对日常编程任务有着广泛的应用，例如在游戏开发中的路径查找，网络爬虫中的节点遍历等。通过实践这些核心算法，求职者可以展示他们的问题解决能力和对数据结构的理解，从而提高面试的成功率。