一般來說，廣搜常用於找單一的最短路線，或者是規模小的路徑搜尋，它的特點是"搜到就是最優解"， 而深搜用於找多個解或者是"步數已知（好比3步就必需達到前提）"的標題，它的空間效率高，然則找到的不必定是最優解，必需記實並完成全數搜尋，故一般情況下，深搜需要很是高效的剪枝（優化）.
像搜尋最短路徑這些的很顯著是用廣搜，因為廣搜的特徵就是一層一層往下搜的，保證當前搜到的都是最優解，當然，最短路徑只是一方面的操作，像什麼起碼狀態轉換也是可以操作的。
深搜就是優先搜尋一棵子樹，然後是另一棵，它和廣搜對比，有著記憶體需要相對較少的所長，八皇后標題就是典範楷模的操作，這類標題很顯著是不能用廣搜往解決的。或者像圖論裡面的找圈的演算法，數的前序中序後序遍歷等，都是深搜
深搜和廣搜的分歧之處是在於搜尋次序的分歧。
深搜的實現近似於棧，每次選擇棧頂元素往擴年夜，
廣搜則是操作了佇列，先被擴年夜的的節點優先拿往擴年夜。
搜尋樹的形態：深搜層數良多，廣搜則是很寬。
深搜合適找出所有方案，廣搜則用來找出最佳方案
深搜和廣搜的分歧：
深搜並不能保證第一次碰著方針點就是最短路徑，是以要搜尋所有可能的路徑，是以要回溯，標識表記標幟做了之後還要打消失蹤，是以統一個點可能被訪謁良多良多次。而廣搜因為它的由近及遠的結點擴年夜次序，結點老是以最短路徑被訪謁。乙個結點假如第二次被訪謁，第二次的路徑確定不會比第一次的短，是以就沒有需要再從這個結點向周圍擴年夜――第一次訪謁這個結點的時辰已經擴年夜過了，第二次再擴年夜只會獲得更差的解。是以做過的標識表記標幟不必往失蹤。是以統一個點至多只可能被訪謁一次。每訪謁乙個結點，與它相連的邊就被搜檢一次。是以最壞情況下，所有邊都被搜檢一次，是以時刻複雜度為o（e）。
bfs與dfs的討論：bfs：這是一種基於佇列這種資料結構的搜尋方式，它的特點是由每乙個狀態可以擴充套件出許多狀態，然後再以此擴充套件，直到找到目標狀態或者佇列中頭尾指標相遇，即佇列中所有狀態都已處理完畢。優缺點：bfs:對於解決最短或最少問題特別有效，而且尋找深度小，但缺點是記憶體耗費量大（需要開大量的陣列單元用來儲存狀態）。
dfs：對於解決遍歷和求所有問題有效，對於問題搜尋深度小的時候處理速度迅速，然而在深度很大的情況下效率不高
總結：不管是bfs還是dfs，它們雖然好用，但由於時間和空間的侷限性，以至於它們只能解決資料量小的問題。
各種搜尋題目歸類：
座標型別搜尋 ：這種型別的搜尋題目通常來說簡單的比較簡單，複雜的通常在邊界的處理和情況的討論方面會比較複雜，分析這類問題，我們首先要抓住題目的意思，看具體是怎麼建立座標系（特別重要），然後仔細分析到搜尋的每乙個階段是如何通過條件轉移到下乙個階段的。確定每一次遞迴（對於dfs）的回溯和深入條件，對於bfs，要注意每一次入隊的條件同時注意判重。要牢牢把握目標狀態是乙個什麼狀態，在什麼時候結束搜尋。還有，dfs過程的引數如何設定，是帶引數還是不帶引數，帶的話各個引數一定要保證能完全的表示乙個狀態，不會出現乙個狀態對應多個引數，而這一點對於bfs來說就稍簡單些，只需要多設定些變數就可以了。
經典題目：細胞（ndk1435）、tyvj：乳草的入侵、武士風度的牛
數值型別搜尋：（雖然我也不知道該怎麼叫，就起這個名字吧），這種型別的搜尋就需要仔細分析分析了，一般來說採用dfs，而且它的終止條件一般都是很明顯的，難就難在對於過程的把握，過程的把握類似於座標型別的搜尋（判重、深入、列舉），注意這種型別的搜尋通常還要用到剪枝優化，對於那些明顯不符合要求的特殊狀態我們一定要在之前就去掉它，否則它會像滾雪球一樣越滾越大，浪費我們的時間。
經典題目：tyvj：派對；售貨員的難題，以及各種有關題目搜尋演算法階段性總結
深搜和廣搜的原理及優缺點
深搜，顧名思義，是深入其中 直取結果的一種搜尋方法。如果深搜是乙個人，那麼他的性格一定倔得像頭牛！他從一點出發去旅遊，只朝著乙個方向走，除非路斷了，他絕不改變方向！除非四個方向全都不通或遇到終點，他絕不後退一步！因此，他的姐姐廣搜總是嘲笑他，說他是個一根筋 不撞南牆不回頭的傢伙。深搜很討厭他姐姐的嘲...
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深搜原理 深搜，顧名思義，是深入其中 直取結果的一種搜尋方法。如果深搜是乙個人，那麼他的性格一定倔得像頭牛！他從一點出發去旅遊，只朝著乙個方向走，除非路斷了，他絕不改變方向！除非四個方向全都不通或遇到終點，他絕不後退一步！因此，他的姐姐廣搜總是嘲笑他，說他是個一根筋 不撞南牆不回頭的傢伙。深搜很討厭...
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深搜原理 深搜，顧名思義，是深入其中 直取結果的一種搜尋方法。如果深搜是乙個人，那麼他的性格一定倔得像頭牛！他從一點出發去旅遊，只朝著乙個方向走，除非路斷了，他絕不改變方向！除非四個方向全都不通或遇到終點，他絕不後退一步！因此，他的姐姐廣搜總是嘲笑他，說他是個一根筋 不撞南牆不回頭的傢伙。深搜很討厭...