1.BFS
广度优先搜索一层一层地进行遍历，每层遍历都是以上一层遍历的结果作为起点，遍历一个距离能访问到的所有节点。需要注意的是，遍历过的节点不能再次被遍历。
如上图所示：
第一层：
0 -> {6,2,1,5}
第二层：
6 -> {4}
2 -> {}
1 -> {}
5 -> {3}
第三层：
4 -> {}
3 -> {}
每一层遍历的节点都与根节点距离相同。设 di 表示第 i 个节点与根节点的距离，推导出一个结论：对于先遍历的节点 i 与后遍历的节点 j，有 di <= dj。利用这个结论，可以求解最短路径等最优解问题：第一次遍历到目的节点，其所经过的路径为最短路径。应该注意的是，使用 BFS 只能求解无权图的最短路径，无权图是指从一个节点到另一个节点的代价都记为1。
在程序实现 BFS 时需要考虑以下问题：
1.队列：用来存储每一轮遍历得到的节点；
2.标记：对于遍历过的节点，应该将它标记，防止重复遍历。
2.DFS
广度优先搜索一层一层遍历，每一层得到的所有新节点，要用队列存储起来以备下一层遍历的时候再遍历。
而深度优先搜索在得到一个新节点时立即对新节点进行遍历：从节点 0 出发开始遍历，得到到新节点 6 时，立马对新节点 6 进行遍历，得到新节点 4；如此反复以这种方式遍历新节点，直到没有新节点了，此时返回。返回到根节点 0 的情况是，继续对根节点 0 进行遍历，得到新节点 2，然后继续以上步骤。
从一个节点出发，使用 DFS 对一个图进行遍历时，能够遍历到的节点都是从初始节点可达的，DFS 常用来求解这种可达性问题。
在程序实现 DFS 时需要考虑以下问题：
1.栈：用栈来保存当前节点信息，当遍历新节点返回时能够继续遍历当前节点。可以使用递归栈。
2.标记：和 BFS 一样同样需要对已经遍历过的节点进行标记。
来源：CSDN
作者：overlordmax
链接：https://blog.csdn.net/jiangdongxiaobawang/article/details/104553070