‌深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)是图的两种经典遍历算法：DFS沿着一条路径深入探索到底再回溯，适合解决迷宫类问题；BFS逐层扫描相邻节点，适合寻找最短路径。‌

1. ‌深度优先遍历(DFS)原理‌

   • 从起始节点出发，沿着一条路径不断深入，直到无法继续为止，然后回溯到上一个分叉点。
   • 通常借助‌栈‌（递归或手动维护）实现，遍历顺序可能因实现方式不同而变化。
   • 适用场景：拓扑排序、连通性检测、回溯算法（如八皇后问题）。

2. ‌广度优先遍历(BFS)原理‌

   • 从起始节点开始，先访问所有相邻节点，再逐层向外扩展，类似于“波浪式”搜索。
   • 通过‌队列‌实现，保证先发现的节点先被访问，适合无权图的最短路径查找。
   • 适用场景：社交网络好友推荐、最短路径（如Dijkstra算法基础）、网页爬虫层级抓取。

3. ‌核心差异对比‌

   • ‌数据结构‌：DFS用栈，BFS用队列。
   • ‌空间复杂度‌：BFS在稠密图中可能消耗更多内存（需存储层级节点）。
   • ‌结果特性‌：DFS可能更快找到深层目标，BFS保证找到的路径是最短。

‌实际应用中，选择DFS还是BFS需权衡问题需求——追求效率选DFS，需要最短路径则用BFS。‌