深度优先遍历和广度优先遍历 🔍🌳

在计算机科学中，当我们处理图或者树结构的数据时，常常需要访问所有的节点。这时，深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）是两种非常重要的算法。它们各有特色，适用于不同的场景。

🔍 深度优先遍历是一种递归算法，它从根节点开始，尽可能深地搜索树的分支。想象一下，你像一个探险家一样，深入到森林的最深处，探索每一条可能的小径。这种策略的优点在于它可以快速找到远离起点的节点。但是，如果图中有环，可能会导致无限循环，因此通常会使用一个“已访问”列表来避免重复访问相同的节点。

🌱 广度优先遍历则更像是一位耐心的城市规划师，从一个中心点出发，一层一层地向外扩展，确保每一层的节点都被访问后，才继续下一层的探索。这种方法的优点是能够确保找到从起点到其他节点的最短路径，非常适合解决寻找最短路径的问题。但是，它的缺点是在处理深层结构时可能会消耗较多的内存空间，因为需要存储当前层的所有节点。

这两种算法各有千秋，选择哪种取决于具体的应用场景和需求。