http://www.jiuzhang.com/qa/623/
能不能系统讲讲什么时候用BFS和DFS
我就稍微说几句，BFS 和 DFS 都是搜索算法，我就比较一下他们的优缺点。
1.BFS是用来搜索最短径路的解是比较合适的，比如求最少步数的解，最少交换次数的解，因为BFS搜索过程中遇到的解一定是离根最近的，所以遇到一个解，一定就是最优解，此时搜索算法可以终止。这个时候不适宜使用DFS，因为DFS搜索到的解不一定是离根最近的，只有全局搜索完毕，才能从所有解中找出离根的最近的解。（当然这个DFS的不足，可以使用迭代加深搜索ID-DFS去弥补）
2.空间优劣上，DFS是有优势的，DFS不需要保存搜索过程中的状态，而BFS在搜索过程中需要保存搜索过的状态，而且一般情况需要一个队列来记录。
3.DFS适合搜索全部的解，因为要搜索全部的解，那么BFS搜索过程中，遇到离根最近的解，并没有什么用，也必须遍历完整棵搜索树，DFS搜索也会搜索全部，但是相比DFS不用记录过多信息，所以搜素全部解的问题，DFS显然更加合适。
上面提到的迭代加深搜索（ID-dfs）我觉得充分吸收了BFS和DFS各自的长处
基本原则：能用BFS的时候就用BFS，不能用的时候再用DFS。
https://segmentfault.com/a/1190000006059081
能不能系统讲讲什么时候用BFS和DFS
我就稍微说几句，BFS 和 DFS 都是搜索算法，我就比较一下他们的优缺点。
1.BFS是用来搜索最短径路的解是比较合适的，比如求最少步数的解，最少交换次数的解，因为BFS搜索过程中遇到的解一定是离根最近的，所以遇到一个解，一定就是最优解，此时搜索算法可以终止。这个时候不适宜使用DFS，因为DFS搜索到的解不一定是离根最近的，只有全局搜索完毕，才能从所有解中找出离根的最近的解。（当然这个DFS的不足，可以使用迭代加深搜索ID-DFS去弥补）
2.空间优劣上，DFS是有优势的，DFS不需要保存搜索过程中的状态，而BFS在搜索过程中需要保存搜索过的状态，而且一般情况需要一个队列来记录。
3.DFS适合搜索全部的解，因为要搜索全部的解，那么BFS搜索过程中，遇到离根最近的解，并没有什么用，也必须遍历完整棵搜索树，DFS搜索也会搜索全部，但是相比DFS不用记录过多信息，所以搜素全部解的问题，DFS显然更加合适。
上面提到的迭代加深搜索（ID-dfs）我觉得充分吸收了BFS和DFS各自的长处
基本原则：能用BFS的时候就用BFS，不能用的时候再用DFS。
https://segmentfault.com/a/1190000006059081
波利亚用三本书：《How To Solve It》、《数学的发现》、《数学与猜想》）来试图阐明人类解决问题的一般性的思维方法，总结起来主要有以下几种：
时刻不忘未知量。即时刻别忘记你到底想要求什么，问题是什么。（动态规划中问题状态的设定）试错。对题目这里捅捅那里捣捣，用上所有的已知量，或使用所有你想到的操作手法，尝试着看看能不能得到有用的结论，能不能离答案近一步（回溯算法中走不通就回退）。求解一个类似的题目。类似的题目也许有类似的结构，类似的性质，类似的解方案。通过考察或回忆一个类似的题目是如何解决的，也许就能够借用一些重要的点子（比较 Ugly Number 的三个题目：263. Ugly Number， 264. Ugly Number II， 313. Super Ugly Number）。用特例启发思考。通过考虑一个合适的特例，可以方便我们快速寻找出一般问题的解。反过来推导。对于许多题目而言，其要求的结论本身就隐藏了推论，不管这个推论是充分的还是必要的，都很可能对解题有帮助。
刷 LeetCode 的最大好处就是可以锻炼解决问题的思维能力，相信我，如何去思考本身也是一个需要不断学习和练习的技能。
