深度优先遍历（Depth-First Search, DFS）和广度优先遍历（Breadth-First Search, BFS）是图论中的两种基本搜索算法，常用于在图或树结构中查找路径、节点连通性以及解决各种问题。这两者的主要区别在于搜索顺序：DFS优先深入到图的内部，而BFS则逐层扩展节点。
1. **深度优先遍历**：
- DFS从一个起始节点开始，通过递归或栈的方式，尽可能深地探索分支，直到达到叶子节点或者找到目标。在这个例子中，提到的"1->2->4->8->5->3->6->7"是一个可能的DFS路径，表明从某个节点开始，依次访问了这些节点。
- 在Java实现中，可以使用递归方法或Stack数据结构来实现DFS。例如，创建一个函数，先访问当前节点，然后递归地调用自身，直到无法再访问新的节点为止。
2. **广度优先遍历**：
- BFS则是按照节点的层次顺序进行搜索，先访问离起始节点最近的节点，再逐步向外扩展。在这个例子中，路径"1->2->4->8->5->3->6"体现了BFS的顺序，首先访问1，接着是与其相邻的2，然后是2的所有邻居4和8，以此类推。
- Java中BFS通常使用队列（Queue）数据结构，将起始节点放入队列，每次从队列中取出一个节点，访问并将其未访问的邻居加入队列。
3. **代码示例**：
- 根据提供的部分代码片段，我们可以看到在SegmentFault网站上的文章中，作者给出了这两种搜索算法的Java实现。例如，`ଠଶսض᭭ܲ`后面的代码段可能包含具体的DFS和BFS函数定义，使用了变量名如`w`、`u`、`v`等代表节点，以及`ᤩᦢᳯ`和`᭭ܲ`这样的符号可能表示特定的图结构元素。
4. **遍历应用**：
- 图的遍历广泛应用于计算机科学领域，包括但不限于：网页爬虫（遍历网页链接）、社交网络分析（发现用户之间的关系路径）、迷宫问题求解（寻找最短路径）、游戏AI（探索游戏地图）等。
5. **注意事项**：
- 当图中有环时，DFS可能会陷入无限循环，需要额外的机制（如标记已访问节点）来防止重复访问。而BFS不受此限制，因为它是逐层处理节点的。
- DFS的空间复杂度通常较低，因为只需要存储当前路径的节点，但BFS的空间复杂度较高，因为它需要存储所有层的节点。
理解和掌握深度优先遍历和广度优先遍历是图算法的基础，熟练运用它们能解决许多实际问题。通过阅读给定的Java实现，你可以学习如何在实际编程中运用这两种算法。
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