深度優先搜尋演算法
（depth-first-search），是搜尋演算法的一種。
它沿著 樹的深度 遍歷樹的節點，盡可能深的 搜尋樹的分支。
當節點v的所有邊都己被探尋過，搜尋將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。
這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發現的節點，則選擇其中乙個作為源節點並重複以上過程，整個程序反覆進行直到所有節點都被訪問為止。
dfs屬於盲目搜尋。
深度優先搜尋是圖論中的經典演算法，利用深度優先搜尋演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆資料結構來輔助實現dfs演算法。
深度優先遍歷圖演算法步驟：
1. 訪問頂點v；
2. 依次從v的未被訪問的鄰接點出發，對圖進行深度優先遍歷；直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問；
3. 若此時圖中尚有頂點未被訪問，則從乙個未被訪問的頂點出發，重新進行深度優先遍歷，直到圖中所有頂點均被訪問過為止。
上述描述可能比較抽象，舉個例項：
dfs 在訪問圖中某一起始頂點 v 後，由 v 出發，訪問它的任一鄰接頂點 w1；再從 w1 出發，訪問與 w1鄰 接但還沒有訪問過的頂點 w2；然後再從 w2 出發，進行類似的訪問，… 如此進行下去，直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點 u 為止。
接著，退回一步，退到前一次剛訪問過的頂點，看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有，則訪問此頂點，之後再從此頂點出發，進行與前述類似的訪問；如果沒有，就再退回一步進行搜尋。重複上述過程，直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。
下面以"無向圖"為例，來對深度優先搜尋進行演示。
對上面的圖g1進行深度優先遍歷，從頂點a開始。
第1步：訪問a。
第2步：訪問(a的鄰接點)c。
在第1步訪問a之後，接下來應該訪問的是a的鄰接點，即"c,d,f"中的乙個。但在本文的實現中，頂點abcdefg是按照順序儲存，c在"d和f"的前面，因此，先訪問c。
第3步：訪問(c的鄰接點)b。
在第2步訪問c之後，接下來應該訪問c的鄰接點，即"b和d"中乙個(a已經被訪問過，就不算在內)。而由於b在d之前，先訪問b。
第4步：訪問(c的鄰接點)d。
在第3步訪問了c的鄰接點b之後，b沒有未被訪問的鄰接點；因此，返回到訪問c的另乙個鄰接點d。
第5步：訪問(a的鄰接點)f。
前面已經訪問了a，並且訪問完了"a的鄰接點b的所有鄰接點(包括遞迴的鄰接點在內)"；因此，此時返回到訪問a的另乙個鄰接點f。
第6步：訪問(f的鄰接點)g。
第7步：訪問(g的鄰接點)e。
因此訪問順序是：
下面以"有向圖"為例，來對深度優先搜尋進行演示。
第1步：訪問a。
第2步：訪問b。
在訪問了a之後，接下來應該訪問的是a的出邊的另乙個頂點，即頂點b。
第3步：訪問c。
在訪問了b之後，接下來應該訪問的是b的出邊的另乙個頂點，即頂點c,e,f。在本文實現的圖中，頂點abcdefg按照順序儲存，因此先訪問c。
第4步：訪問e。
接下來訪問c的出邊的另乙個頂點，即頂點e。
第5步：訪問d。
接下來訪問e的出邊的另乙個頂點，即頂點b,d。頂點b已經被訪問過，因此訪問頂點d。
第6步：訪問f。
接下應該回溯"訪問a的出邊的另乙個頂點f"。
第7步：訪問g。
因此訪問順序是：a -> b -> c -> e -> d -> f -> g
下面介紹廣度優先搜尋
廣度優先搜尋演算法（breadth-first-search），是一種圖形搜尋演算法。
簡單的說，bfs是從根節點開始，沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。
如果所有節點均被訪問，則演算法中止。bfs同樣屬於盲目搜尋。一般用佇列資料結構來輔助實現bfs演算法。
演算法步驟：
1. 首先將根節點放入佇列中。
2. 從佇列中取出第乙個節點，並檢驗它是否為目標。
3. 若隊列為空，表示整張圖都檢查過了——亦即圖中沒有欲搜尋的目標。結束搜尋並回傳「找不到目標」。
4. 重複步驟2。
下面以"無向圖"為例，來對廣度優先搜尋進行演示。還是以上面的圖g1為例進行說明。
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深度優先搜尋和廣度優先搜尋
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