DFS（深度搜索）和BFS（广度搜索）

广度优先搜索（BFS），利用对列的特性，让下一节点全部执行完后，再跳到的下一节点。

BFS需要用到队列，具体的可以由题目的情况而定；（一般用来解决，给定位置需要你找出到达位置的最短距离）

在对列的使用中，队列提供了一个位置使得在几个方向的前进得以同时进行，也就是说我么在检索的时候，由于我们同时开花，因此在到达我们设定的跳出的条件时，我们就能能够得到最优的那一条路径。

模板：

• 找到BFS的father（父节点）；
• 弄清楚下一子节点的个数（决定你的循环次数）；
• 移动父节点（该变后的父节点做子节点，子节点又做下一节点的父节点）；
• 判断子节点是否满足条件，是——压栈，移动此节点；否——不执行；
• 最后输出；

要注意的点如下

• 使用队列，每次执行后，须将队列的首元素删除，这样才可不断的遍历下去；
• 一般设置两个数组（有时也可一个数组即可）一个char 的Game_map存放地图；一个int的record_way记录当前路线所走过的位置（其他的路线人可以走这个地方）；
• 判断条件一定要清晰且完全；
• 全局变量的设置和使用，全局变量在完成一次执行时，必需重置或释放；
• 在每一步的执行时，生一个新的变量继承和改变原来的值。（记录是否走过的数组不只用1来记录，也可以用step来记录，这样还可以起到另外的作用）；
• step不叠加；

深度优先搜索（缩写DFS）是对一个连通图进行遍历的算法。它的思想是从一个顶点V0开始，沿着一条路一直走到底，如果发现不能到达目标解，那就返回到上一个节点，然后从另一条路开始走到底，这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念。

我们就需要用到函数去不断迭代，在这中请况下，我们就不能直接的得到最有的那一条路径，但一般用来寻找可达的地点（一般解决给定位置，能否达到的问题）；

模板 ：

• 判断结束BFS的条件；
• 移动节点，判断节点是否满足仅需执行的条件；
• 满足——BFS（调用BFS（）函数进行迭代）——不满足，减少step或出栈，同时消除标记；

  　　for(int k=0;k<8;k++)
      {
          x=i+dir[k][1];
          y=j+dir[k][0];
          if(map[x][y]==0&&x>0&&x<=p&&y>0&&y<=q)
          {
              dfs(x,y);
              step--;//如果不满足，则减去步数；
          }
      }
      map[i][j]=0;//消除标记；

要注意的点如下

• 注意跳出的条件；
• 全局变量的设置和使用，全局变量在完成一次执行时，必需重置或释放；
• step为叠加的，不会产生新的来记录；