我了解DFS和BFS之间的差异，但我想知道在选择DFS vs BFS时需要考虑哪些因素。 比如避免在非常深的树上使用DFS等。

假设你想要递归地实现对二叉树进行广度优先搜索。你应该如何操作？ 是否有可能只使用调用栈作为辅助存储？

遍历树/图时，广度优先和深度优先的区别是什么？提供任何编码或伪代码示例都可以。

BFS的基本算法：set start vertex to visited load it into queue while queue not empty for each edge incident to vertex if its not visited ...

我进行了一些研究，但好像还少了这个算法中的一个小部分。我了解广度优先搜索是如何工作的，但不明白它确切地如何帮我找到一条特定的路径，而不仅仅告诉我每个节点可以去哪里。我想最容易说明我的困惑的方法是提供一个例子： 例如，假设我有一个如下所示的图形： 我的目标是从A到E（所有边都没有权重）。 我从...

如何追踪广度优先搜索的路径，例如在以下示例中： 如果搜索关键字为11，则返回连接1到11的最短列表。 [1, 4, 7, 11]

这两种算法都可以用于查找从单个源节点到其他节点的最短路径。BFS 的时间复杂度为 O(E+V)，而 Dijkstra 的时间复杂度为 O((V+E)*log(V))。 此外，我经常看到在路由协议中使用 Dijkstra 算法。 那么，如果 BFS 可以更快地完成相同的任务，为什么要使用 Dij...

主要情况下，DFS 用于在图中查找循环，而不是 BFS。有什么原因呢？两者都可以在遍历树/图时查找节点是否已经被访问。

遍历每个顶点相邻的边所需的时间复杂度是，假设为O(N)，其中N是相邻边的数量。因此，对于V个顶点，时间复杂度变为O(V*N)=O(E)，其中E是图中的总边数。由于将一个顶点从队列中添加或删除的时间复杂度为O(1)，为什么要将其添加到BFS的总时间复杂度中，即O(V+E)？

我正在实现Dijkstra算法，以检索路由网络上互连节点之间的最短路径。我已经成功实现了算法。当我将起始节点传递到算法中时，它返回所有节点的最短路径。 我的问题是： 如何从节点A检索到节点G的所有可能路径，或者甚至是从节点A返回到节点A的所有可能路径？