基本算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS)

一、深度优先搜索（DFS）

深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。

以下是DFS的伪代码实现：

DFS(node):
    if node is None:
        return
    mark node as visited
    for each neighbor of node:
        if neighbor is not visited:
            DFS(neighbor)

二、广度优先搜索（BFS）

广度优先搜索是另一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法从根（在图的情况下是任意一个节点）开始并探索最靠近根的节点。BFS使用队列数据结构来保存信息。在搜索过程中，首先访问起始节点，并将其标记为已访问。然后将与起始节点相邻的未访问节点加入队列。重复这个过程，每次从队列中取出一个节点，并将其标记为已访问。接着将其相邻的未访问节点加入队列。这个过程一直进行到队列为空，即所有可达节点都被访问为止。

以下是BFS的伪代码实现：

```python
BFS(node):
创建一个队列Q
将起始节点加入队列Q
创建一个集合S用于保存已访问的节点
while Q 不为空:
current_node = Q.dequeue() #取出队列中的第一个元素
对current_node进行相应的操作 #例如打印节点信息等
对于current_node的每一个相邻节点n:
如果n不在S中: #如果该节点未被访问过
将n加入Q中 #将该节点加入队列中
将n加入S中 #将该节点标记为已访问