深度优先遍历（Depth-First-Search，DFS）和广度优先遍历（Breadth-First-Search，BFS）是图和树的两种遍历方式。
深度优先遍历（DFS）
深度优先遍历采用深度优先的策略遍历整张图或树，即从当前节点开始，先访问其所有子节点，再依次访问子节点的子节点，直到遍历完整张图或树。
DFS 可以使用递归或栈来实现。
递归实现：
function dfsRecursive(node, visited) {
if (!node || visited.has(node)) {
return;
}
visited.add(node);
console.log(node.value);
for (let i = 0; i < node.children.length; i++) {
dfsRecursive(node.children[i], visited);
}
}栈实现：
function dfsStack(node) {
const visited = new Set();
const stack = [node];
while (stack.length > 0) {
const current = stack.pop();
if (!current || visited.has(current)) {
continue;
}
visited.add(current);
console.log(current.value);
for (let i = current.children.length - 1; i >= 0; i--) {
stack.push(current.children[i]);
}
}
}广度优先遍历（BFS）
广度优先遍历采用广度优先的策略遍历整张图或树，即从当前节点开始，先访问所有相邻节点，再访问所有相邻节点的相邻节点，以此类推，直到遍历完整张图或树。
BFS 可以使用队列来实现。
队列实现：
function bfsQueue(node) {
const visited = new Set();
const queue = [node];
while (queue.length > 0) {
const current = queue.shift();
if (!current || visited.has(current)) {
continue;
}
visited.add(current);
console.log(current.value);
for (let i = 0; i < current.children.length; i++) {
queue.push(current.children[i]);
}
}
}总的来说，深度优先遍历和广度优先遍历都有自己的应用场景，比如：
- 深度优先遍历通常用于寻找一条路径，或者对树的节点进行递归操作。
- 广度优先遍历通常用于寻找最短路径，或者对图进行层级遍历操作。