深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种常见的图遍历算法，各自具有独特的特点和适用场景。

1. 深度优先搜索（DFS）

• 核心特点：DFS沿着一条路径深入搜索，直到无法继续，然后回溯到上一个节点，再选择另一条路径继续深入。这种策略通常使用递归或栈来实现。
• 适用场景：DFS适合解决需要尽可能深入探索的场景，例如拓扑排序、走迷宫、寻找图中是否存在路径等。
• 优点：空间复杂度较低，不需要存储大量节点。
• 缺点：可能错过较浅的解，无法保证找到最短路径。

2. 广度优先搜索（BFS）

• 核心特点：BFS从起点开始，逐层向外扩展，先访问离起点最近的节点，再逐步访问更远的节点。这种策略通常使用队列来实现。
• 适用场景：BFS适合寻找最短路径、层次遍历等场景。
• 优点：能够保证找到最短路径，适用于需要按层次顺序处理的问题。
• 缺点：空间复杂度较高，需要存储所有待访问节点。

3. 对比总结

• 搜索策略：DFS是纵向深入，BFS是横向扩展。
• 空间复杂度：DFS较低，BFS较高。
• 适用问题：DFS适合需要深入探索的场景，BFS适合需要找到最短路径的场景。

在实际应用中，选择DFS还是BFS取决于具体问题的需求和场景。如果需要尽可能深入探索，可以选择DFS；如果需要找到最短路径或按层次顺序处理，可以选择BFS。