bfs ，dfs

网上有很多关于它们的博文，学习的还是不要看我的，我只是看能不能用自己的话说出来。我也是小白。

bfs 中文名称是广度优先搜索，和dfs 一样，两者都是搜索可以到达的所有状态。不同点是搜索顺序不同。dfs ，深度优先搜索，故名思议，会从一个状态出发，直到到达目标状态或者不满足某个条件而退回到上一个状态。很抽象是不是？没问题一开始我也看不懂，看完下面的例子再看，应该有点感觉了。
假如，你在一个迷宫寻找出口，来到了一个分岔口，选择其中一个，然后不断往前走，可能找到出口，可能又到达另一个分岔口，或者发现此路不通，此时你就要退回上一个分岔口，或者是起点。为了找到迷宫出口，我们需要把所有的状态记录下来，对当前的迷宫而言，这状态显然就是分岔口，是选择左呢，还是右呢，上还是下呢？都没关系，每一个都走走看。然后这有一个问题了，我们怎么知道这条路通不通呢？没办法，只能一直往下走才能知道通不通，通就最好，不通就退回上一个分岔口，选择另外一个方向。dfs 通常用递归实现。也可以用stack，stack的特点是 先进 后出，很符合dfs的特点，因为处于栈顶的元素（状态） ，就代表了我们目前所在的位置的上一个分岔口，如果此路不通，我们就把stack的元素pop（）出来，选择另外一个方向，如果这分岔的所有方向都走过了，并且知道走不通，直接不再加入stack,选择此时的栈顶元素，即上上一个分岔口。当然，stack一开始是空的，因为你在起点还没遇到分岔口。当到达分岔口，把这分岔口入栈，然后选择一个方向往下走。用stack实现dfs比较麻烦，直接用递归最好了，递归本身就是用栈实现的。

如果给一个迷宫你叫你求到达出口的最短路径的长度，这时候我们若用dfs就显得繁琐了，因为我们需要走完整个迷宫，才能知道最短路径的长度。因为dfs是往深处搜索的，每次我们都要走完整条路才能确定这条路能不能到达出口，这对于求最短路径就不适合了。此时，bfs 上场了。它针对最短路径，最少操作非常合适。假设你现在依然在迷宫，并且会影分身，往前走，来到一个分岔口，它2个方向，你就分出一个分身，他走一个，你走一个，当然为了方便，我们假设你影分身很牛逼，分身不但可以分身，还能和分身交换位置。你和分身在不同方向同时往下走。不管先后顺序，你们都遇到了一个分岔口，重复上一步，影分身。继续，快变成篮球队的大家朝着不同方向继续前进了。运气非常好，分身们有一个到达了出口，此时你转移过去，恭喜了，顺利到达出口，并且此时你到达出口的分身走的路径是最短的，因为每一个分岔口都变出了分身，命令他们朝不同方向前进，意味着你从起点开始同时搜索所有可能的道路。可能你会吐槽我，分身一个走得慢，一个走得快，怎么办？很简单，让分身们和你同时走一步就可以了。这样，就能确保，到达出口的分身或者你是最短的路径。
每次前进一步，遇到分岔口，影分身，重复下去。回到这里，编程怎么实现了？怎么来管理这些影分身？可以想到，此时保存分岔口的选择就不太好了，很明显，根据上面的例子，我们要保存我们影分身的位置，每走一步跟新所有影分身的位置，而且每到达一个分岔口，我们影分身就会增加。这时要用队列来实现了。开始，队列只有一个，也就是你拉，拿出来，一直往前走，跟新此时的位置，去到分岔，变出几个影分身，并且加入队列，往前走，在一个一个拿出来，跟新他们的位置，加入队列尾，遇到分岔，就再次变出分身加入队列尾，一直重复下去，直到达出口。此时就break出来。
使用队列可以保证跟新完你和影分身当前位置，在开始跟新下一步。先进来的先处理。

到此吧，明天探讨一下题目。