- 深度优先搜索（DFS） ：
- 特点 ：
- 先纵向后横向 ：DFS会优先访问当前节点的子节点，然后依次深入，直到达到某个终点才返回遍历下一个节点。
- 递归与非递归实现 ：DFS可以通过递归或非递归的方式实现，递归方法适用于搜索深度较小且问题递归方式明显的情况，而非递归方法适用于数据量较大时避免栈溢出。
- 空间复杂度较低 ：由于DFS不需要存储所有层的节点，因此其空间复杂度较低，适用于节点较多的情况。
- 可能陷入无限循环 ：在状态空间较大的问题中，DFS可能会陷入无限循环，需要设置访问限制或标记已访问节点以避免这种情况。
- 广度优先搜索（BFS） ：
- 特点 ：
- 先横向后纵向 ：BFS从起始点开始，优先访问与其直接相连的所有节点，然后再访问这些节点的相邻节点，依次展开。
- 层次遍历 ：BFS能够保证找到最短路径，因为它会逐层遍历节点，先访问离初始点最近的节点。
- 空间复杂度较高 ：BFS需要存储所有层的节点，因此其空间复杂度较高，特别是在问题规模较大的情况下。
- 适用于大规模问题 ：BFS能够更好地处理状态空间较大的问题，尽管其计算复杂程度较大，但在需要找到最短路径的情况下非常有效。
应用场景建议
- 深度优先搜索（DFS） ：适用于需要快速遍历某个节点的所有关联内容，或者用于解决迷宫、树结构中的路径查找等问题。在Web爬虫中，DFS常用于抓取某个页面的所有链接，直到覆盖所有相关内容。
- 广度优先搜索（BFS） ：适用于需要找到最短路径的问题，如网络爬虫中的网页抓取，或者用于社交网络中的好友推荐、最短距离计算等。
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