‌深度优先搜索(DFS)和宽度优先搜索(BFS)的核心区别在于遍历顺序：DFS沿着分支深入到底再回溯，而BFS逐层扩展遍历所有相邻节点。‌ 两者在时间复杂度、空间占用和应用场景上存在显著差异。

1. ‌遍历顺序差异‌
   DFS优先访问最新发现的节点，通过栈结构实现"后进先出"的探索逻辑，适合解决拓扑排序、连通性问题。BFS严格按照层次推进，利用队列实现"先进先出"的公平性，常用于最短路径、社交网络关系计算。

2. ‌空间复杂度对比‌
   DFS最坏情况下空间复杂度为O(h)（h为树高），内存消耗更小；BFS需要存储整层节点，空间复杂度达O(w)（w为树最宽层的节点数），在稠密图中内存压力更大。

3. ‌时间复杂度表现‌
   当搜索树结构时，二者时间复杂度均为O(V+E)（V为顶点数，E为边数）。但对于特定问题，如判断图中是否存在路径，DFS可能更快命中目标，BFS则能保证找到最短路径。

4. ‌典型应用场景‌
   DFS适合回溯类问题（如迷宫求解、八皇后）、有向无环图检测；BFS在无权图最短路径（如社交关系链）、广播路由算法、网页爬虫层级抓取中更具优势。

实际选择需权衡问题特征：需要路径最优解时倾向BFS，处理深层嵌套结构或内存受限时DFS更合适。混合使用迭代加深搜索(IDDFS)可结合两者优势。