​​广度优先遍历（BFS）和深度优先遍历（DFS）是两种常用的图遍历算法，核心区别在于搜索顺序和适用场景：BFS按层级逐层扩展，适合最短路径问题；DFS沿分支深入到底再回溯，适合路径探索和拓扑排序。​​

1. ​​遍历顺序​​

   • BFS从起点开始，先访问所有相邻节点，再逐层向外扩展，确保按距离从近到远访问。
   • DFS从起点沿一条路径深入，直到无法继续再回溯，优先探索深层节点，顺序不固定。

2. ​​实现方式​​

   • BFS通常使用队列（先进先出）管理待访问节点，空间复杂度较高（需存储层级节点）。
   • DFS通过递归或显式栈（后进先出）实现，空间复杂度较低（仅需存储当前路径）。

3. ​​性能与复杂度​​

   • 两者时间复杂度均为$O(V+E)$（V为节点数，E为边数），但BFS在稠密图中可能占用更多内存。
   • DFS可能因递归深度过大导致栈溢出，需注意优化（如迭代实现）。

4. ​​适用场景​​

   • ​​BFS​​：最短路径（如迷宫、社交网络六度关系）、广播通信（如网络爬虫的层级抓取）。
   • ​​DFS​​：路径存在性检测（如迷宫求解）、拓扑排序、连通分量分析。

​​总结​​：选择BFS还是DFS取决于问题需求——广度优先保证最短路径但耗内存，深度优先节省空间但可能遗漏最优解。实际应用中可结合两者优势，例如先用DFS探索路径，再用BFS验证最短性。