深搜广搜概念

广度优先搜索(BFS)
目的是系统地展开并检查图中的所有节点，它不考虑结果的可能位置，彻底地遍历整张图，直到找到结果为止。类似树的按层遍历，其过程为：首先访问初始点Vi，并将其标记为已访问过，接着访问Vi的所有未被访问过可到达的邻接点Vi1、Vi2……Vit，并均标记为已访问过，然后再按照Vi1、Vi2……Vit的次序，访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点，并均标记为已访问过，依此类推，直到图中所有和初始点Vi有路径相通的顶点都被访问过为止。
广度优先搜索使用队列（queue）来实现
伪代码

BFS（顶点v）
{
	
  	v点入队
	while（队列不为空）
  	{
		取队首点v，并把该点出队
		for（对于每一个邻接该点且未标记遍历的点u）
		{
			if（符合题目条件）
			{
				标记u点；
				u点入队；
			}
		}
	}
	return 结果
}

广搜：搜索过程没有回溯，是一种牺牲空间换取时间的方法。

深度优先搜索(DFS)

深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索树。它的基本思想是：为了求得问题的解，在探索过程中，一旦发现原来的选择不符合要求，就回溯至父亲结点重新选择另一结点，继续向前探索，如此反复进行，直至求得最优解。深度优先搜索的实现方式可以采用递归或者栈来实现。由此可见，把通常问题转化为树的问题是至关重要的一步，完成了树的转换基本完成了问题求解。
在深度优先搜索的过程当中，往往有很多走不通的“死路”。假如我们把这些“死路”排除在外，不是可以节省很多的时间吗？打一个比方，前面有一个路径，别人已经提示：“这是死路，肯定不通”，而你的程序仍然很“执着”地要继续朝这个方向走，走到头来才发现，别人的提示是正确的。这样，浪费了很多的时间。针对这种情况，我们可以把“死路”给标记一下不走，就可以得到更高的搜索效率。
递归实现代码思路：

DFS（顶点v）
{
	if（满足答案条件）
	{
		记录或更改
		return
	}
  	for（对于每一个邻接v且未标记遍历的点u）
	{
		if(剪枝)
		{
			标记v为已遍历；
			 DFS（u）;
			恢复标记；
		}
	}
}