- 搜索策略 ：
- 深度优先搜索（DFS） ：从某个节点出发，沿着一条路径直到底部，然后返回到前一个节点，继续搜索下一条路径，直到搜索完整张图。DFS使用栈或者递归来实现搜索过程。
- 广度优先搜索（BFS） ：从某个节点出发，将其所有邻接节点加入到队列中，然后依次访问队列中的节点，将其邻接节点加入到队列中，以此类推，直到搜索完整张图。BFS使用队列来实现搜索过程。
- 应用特点 ：
- 深度优先搜索（DFS） ：
- 优点 ：占用空间较少，能够快速深入搜索到某个节点的子节点，适用于解决那些需要逐层深入的问题，如解决迷宫问题、寻找路径等。
- 缺点 ：可能陷入无限循环，尤其在状态空间较大的问题中，需要大量的资源。
- 广度优先搜索（BFS） ：
- 优点 ：能够保证找到最短路径，适用于需要找到最短路径的问题，如网络爬虫中抓取网页时，可以更快地抓取某个页面的所有关联内容。
- 缺点 ：空间复杂度较高，特别是在问题规模较大的情况下，需要存储所有生成的节点，可能导致内存溢出。
- 示例对比 ：
- 广度优先搜索（BFS） ：例如，在Level 1的节点有A、B、C，那么首先访问A的所有邻接节点（如B、C），然后访问B的所有邻接节点（如D、E），再访问C的所有邻接节点（如F、G），依此类推。
- 深度优先搜索（DFS） ：例如，在Level 1的节点有A，那么首先访问A的子节点（如B、C），然后继续访问B的子节点（如D、E），再继续访问C的子节点（如F、G），依此类推，直到某个终点。
- 实际应用 ：
- Web爬虫 ：Scrapy默认使用广度优先搜索（BFS）来进行页面爬取，因为这样可以更快地抓取某个页面的所有关联内容。
- 迷宫求解 ：深度优先搜索（DFS）常用于解决迷宫问题，可以快速找到一条路径，但不一定是最短的。
- 社交网络分析 ：在社交网络中，广度优先搜索（BFS）可以用于找到某个用户的最短好友关系链。
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