問題的本質就是讓你在一幅「圖」中找到從起點start到終點target的最近距離，這個例子聽起來很枯燥，但是 bfs 演算法問題其實都是在幹這個事兒。
把枯燥的本質搞清楚了，再去欣賞各種問題的包裝才能胸有成竹嘛。
這個廣義的描述可以有各種變體，比如走迷宮，有的格仔是圍牆不能走，從起點到終點的最短距離是多少？如果這個迷宮帶「傳送門」可以瞬間傳送呢？
再比如說兩個單詞，要求你通過某些替換，把其中乙個變成另乙個，每次只能替換乙個字元，最少要替換幾次？
再比如說連連看遊戲，兩個方塊消除的條件不僅僅是圖案相同，還得保證兩個方塊之間的最短連線不能多於兩個拐點。你玩連連看，點選兩個座標，遊戲是如何判斷它倆的最短連線有幾個拐點的？
再比如……
淨整些花裡胡哨的，這些問題都沒啥奇技淫巧，本質上就是一幅「圖」，讓你從乙個起點，走到終點，問最短路徑。這就是 bfs 的本質，框架搞清楚了直接默寫就好。
①樹的層序遍歷：使用佇列儲存未被檢測的結點，結點按照寬度優先的次序被訪問和進出隊。
②有向無環圖的最短路徑查詢：由於有向無環圖的某個節點的next節點可能會與另乙個節點的next節點重複，所以我們需要記錄已訪問過的節點
//根節點與目標節點之間的最短路徑長度
一直往深處走，直到找到解或者走不下去為止，主要用於樹的遍歷（前序遍歷，中序遍歷，後序遍歷）或者圖的搜尋問題或者回溯演算法問題。
①樹的遍歷：一直向葉子節點遍歷，直至遇到葉子節點表示此根節點到這個葉子節點的路徑已經訪問完，需要訪問根節點到下乙個葉子節點的路徑。（當然遍歷順序主要取決於遍歷的方式，比如前序遍歷（根左右）、後序遍歷（左根右）、後序遍歷（左右根））
②圖的搜尋問題：上面我們使用了bfs來解決圖的最短路徑問題，同時我們也可以使用dfs來實現圖的最短路徑尋找。在這裡我們分別提供遞迴版模板和用stack的迭代版模板：
遞迴：
boolean dfs(node cur, node target, setvisited)
}return false;
}
非遞迴：
boolean dfs(int root, int target)
}remove cur from s;
}return false;
}
回溯法：回溯法使用dfs的策略來尋找所有可行解或者最優解，也就是回溯法的所有解可以構成乙個解空間樹或者解空間圖，所以對於這個解空間樹或圖，我們就使用dfs策略了
//choicelist:表示可以進行選擇的列表,相當於樹中可選用左節點還是右結點
//track:表示為決策路徑,相當於在樹中為根節點到某個葉子節點的路徑
//result:表示存放根節點到所有葉子節點的所有路徑
backtrack(choicelist,track,result)
}
應用與風險：
1）dfs多用於連通性問題因為其執行思想與人腦的思維很相似，故解決連通性問題更自然。
2）bfs多用於解決最短路問題，其執行過程中需要儲存每一層的資訊，所以其執行時需要儲存的資訊量較大，如果人腦也可儲存大量資訊的話，理論上人腦也可執行bfs。
3）多數情況執行bfs所需的記憶體會大於dfs需要的記憶體(dfs一次訪問一條路，bfs一次訪問多條路)
4）風險：dfs容易爆棧(棧不易」控制」)，bfs通過控制佇列可以很好解決」爆佇列」風險。
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