今天我打算重写深度优先搜索（DeepSeek）（huaji）和广度优先搜索了，之前写的实在太烂啦，所以大家准备好纸和笔，一起来听听下面博主的讲解的吧
注：如果有写的不好的地方，那么请各位指出，但是请不要恶意攻击，不然后果自负
深度优先搜索（DFS）
前言
深度优先搜索（DFS）是一种很重要很重要的算法，后面学到图论，其中很多算法就是以深度优先搜索为底子的（如Tarjan），所以大家需要认真学习这个算法，为以后的学习打下牢固的基础（水字数的老毛病又犯了哈哈哈）
底层逻辑
不知道大家平时有没有玩过迷宫？玩过的同学又是怎么去找出路线的呢（博主都是一眼都就看出来的哈哈哈），那么计算机没有这种一眼下去就有大概路线的方法，计算机又是怎么逛迷宫的呢，计算机会使用搜索算法，深度优先搜索（以下简称DFS）是很有名的一种，DFS在空间时间方面不占优势（个人觉得比广搜慢一点，空间占用大一点），但是凭它那简洁的代码、那通俗易懂的思路和他那容易爆栈的危险（是不是不应该在这说哈哈）仍然广受大家欢迎，那他是怎么运作的呢？
现在想象一个迷宫（木有灯），深度优先搜索的工作原理就是：先朝一个方向尝试，然后有两种可能性，一种是一头撞墙上，另一种就是走进了一条路（也有可能还是这条，毕竟路也会拐弯），如果是第一种情况，那么就朝下个方向干同样的事情，如果所有方向都尝试过了，那么就退回上一步，如果是第二种情况，那么就进入那个新的点继续尝试，尝试完了就回到上一个点（如果走到终点就看看题目，如果只要你走到不管步数或类似的东西就直接结束，要管的话还要退回去，所以在每次走进新路的时候都要计算步数），如果都尝试完了（也就是跑回起点了）那么就可以结束了。
这个就是DFS的底层思路，撞遍所有的墙，走遍所有的路，找到路了就一路走到黑，撞晕了在回去上一个地方
实现方式
前置知识
如果你想学习DFS的实现方式，那么你得会递归，不会递归的请去自己学习（博主光讲搜索就很累了明明就是不想写），递归还是很简单的，基本一学就会
正题
咳咳咳，那么我现在就要开始讲讲DFS的具体实现方式了，既然看到这里的都学过递归，那么请看看DFS为什么那么适合用递归呢，大家知道，递归是可以回溯的，根本不需要什么记录上个点，这个就完美符合了DFS对于回溯的要求，还有，递归那种"一路走到黑"的特性也完美符合DFS的要求。
那么我们对于递归那么了解，也就不用废话解释了，直接上代码！
cpp
int DFS(int x,int y,int step){//x,y为坐标、step为步数（这项视题目而定，如果题目不求最短路，就可以不用他）
if(mapp[x][y]==0)return -1;
//mapp为地图，每个点0为墙，1为路，2为终点，-1表示此路不通
if(mapp[x][y]==2) return step; //如果只问有没有路，直接返回1即可
mapp[x][y]=0;//防止走回头路
int p=min(DFS(x+1,y,step+1),min(DFS(x-1,y,step+1),min(DFS(x,y+1,step+1),DFS(x,y-1,step+1))));//如果只问有没有路，就判断一下前面返回有没有一，有就返回1就可以了
mapp[x][y]=1;
return p;
}例题
（题目来源于洛谷）
那这道题就很很很很很模板了，只要DFS一波，到终点返回1即可， 代码的话就在上面的模版那里，按注释里说的稍加变化即可
广度优先搜索（BFS）
底层逻辑
就不废话了（想解放qwq），直接开讲（又废话了一波）
比起DFS的单线程搜索，BFS就比较厉害了，他是这样的，还是个迷宫，但是呢，BFS就是直接往里面倒桶水（水源无限）如果然后到终点记录时间（水每秒走一格），如果水流出来了，那么迷宫就有路可走，时间就是你记录的时间。（更快了）
实现方式
既然更快，那么代码一定复杂（我这里就不写了），代码逻辑是这样的：首先建一个队列，往队列里摁入起点坐标（可以用pair，也可以用struct自定义），然后去找队里面的元素的相邻节点一一入队（先统计原队列里有多少个数据，在去出相应的数据，就不会出现新进来的就被出出去的情况了），每一步计算时间，到终点就跳出循环，输出数据，就是这么简单。
后记
重制一片真不容易呀，后面我会慢慢完善的