深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），广度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。

深度优先遍历：

选取一个节点开始，沿着一条路一直走到底，然后从这条路尽头的节点回退到上一个节点，再从另一条路开始走到底…，不断递归重复此过程，直到所有的顶点都遍历完成。

实现方式：回溯（利用栈的先入后出特性）和递归遍历；

首先访问顶点0、1、7、8，这四个顶点依次入栈，此时顶点8是栈顶：

从顶点8退回到顶点7，顶点8出栈：

接下来访问顶点10，顶点10入栈：

从顶点10退到顶点7，从顶点7退到顶点1，顶点10和顶点7出栈：

探索顶点9，顶点9入栈：

以此类推，利用这样一个临时栈来实现回溯，最终遍历完所有顶点。 

广度优先遍历：

从图的一个未遍历的节点出发，先遍历这个节点的相邻节点，再依次遍历每个相邻节点的相邻节点

按照广度优先遍历的思想，我们首先遍历顶点0，然后遍历了邻近顶点1、2、3、4：

接下来我们要遍历更外围的顶点，可是如何找到这些更外围的顶点呢？我们需要把刚才遍历过的顶点1、2、3、4按顺序重新回顾一遍，从顶点1发现邻近的顶点7、9；从顶点3发现邻近的顶点5、6。

 

像这样把遍历过的顶点按照之前的遍历顺序重新回顾，就叫做重放。同样的，要实现重放也需要额外的存储空间，可以利用队列的先入先出特性来实现。

下面我们来演示一下具体实现过程。
首先遍历起点顶点0，顶点0入队：

 接下来顶点0出队，遍历顶点0的邻近顶点1、2、3、4，并且把它们入队：

 然后顶点1出队，遍历顶点1的邻近顶点7、9，并且把它们入队：

然后顶点2出队，没有新的顶点可入队：

以此类推，利用这样一个队列来实现重放，最终遍历完所有顶点。

 参考资料：

(25条消息) 深度优先遍历和广度优先遍历_a2217018103的博客-CSDN博客_广度优先遍历和深度优先遍历https://blog.csdn.net/a2217018103/article/details/90678830

算法：深度优先遍历和广度优先遍历_OceanStar的学习笔记的博客-CSDN博客_深度优先遍历和广度优先遍历什么是深度、广度优先遍历深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），广度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。这两种遍历方式有什么不同呢？举个例子。我们来到一个游乐场，游乐场里有11个景点。我们从景点0开始，要玩遍游乐场的所有景点，可以有什么样的游玩次序呢？第一种是一头扎到底的玩法。我们选择一条支路，尽可能不断地深入，如果遇到死路就往回退，回退过程中如果遇到没探索过的支路，就进入该支路继续深入。在图中，我们首先选择https://blog.csdn.net/zhizhengguan/article/details/122468043