​​深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种核心的图遍历算法，主要区别在于搜索策略和适用场景：DFS优先探索分支的最深路径，适合空间受限或解分布较深的场景；BFS逐层扫描所有相邻节点，适合寻找最短路径或解靠近起点的场景。​​

1. ​​搜索逻辑差异​​

   • DFS采用“纵向深入”策略，从起点出发沿一条路径尽可能深入，直到无路可走再回溯。类似走迷宫时优先尝试一条路到底，再换其他路径。
   • BFS采用“横向扩展”策略，按层次遍历所有相邻节点，先访问离起点最近的节点。类似社交网络中逐层扩展好友关系。

2. ​​数据结构与性能​​

   • DFS通常用递归或栈实现，空间复杂度较低（$O(h)$，h为树高），但可能因递归过深导致栈溢出。
   • BFS依赖队列实现，需存储所有未访问节点，空间复杂度较高（$O(b^d)$，b为分支因子，d为深度），但能快速找到无权图的最短路径。

3. ​​适用性问题​​

   • DFS在解分布较深或树结构庞大时更高效，例如解决八皇后、拓扑排序等问题。
   • BFS适合解在浅层或需最短路径的场景，如社交网络关系链、网页爬虫的层级抓取。

4. ​​实际应用权衡​​

   • DFS可能因无限分支陷入死循环，需设置深度限制；BFS虽完备但内存消耗大，需权衡存储与速度。

​​选择DFS还是BFS取决于问题特性：优先考虑空间效率或解深度时选DFS，需最短路径或广度覆盖时选BFS。​​