BFS vs DFS
BFS vs DFS compared — data structure, shortest paths, memory and use cases, with interactive visualizers for both.
Breadth-first search (BFS) explores a graph level by level with a queue; depth-first search (DFS) dives down one branch with a stack (or recursion). Both visit every node in O(V + E) but suit different problems.
BFS vs DFS at a glance
| BFS | DFS | |
|---|---|---|
| Data structure | Queue (FIFO) | Stack / recursion |
| Shortest path (unweighted) | Yes | No |
| Memory | Wide frontier | Path depth |
| Best for | Shortest paths, levels | Cycles, topological sort, mazes |
When to use BFS
Use BFS for shortest paths on unweighted graphs and level-order traversal.
When to use DFS
Use DFS for cycle detection, topological sorting, and exploring all paths.
Tools for BFS & DFS
广度优先搜索（BFS）可视化工具
在网格地图上交互式演示广度优先搜索——绘制墙壁、拖动起点/终点、生成迷宫，逐层查看搜索范围如何扩展。直接在浏览器中运行。
打开工具深度优先搜索（DFS）可视化工具
在方格网格上交互式演示深度优先搜索——绘制墙壁、拖动起点/终点、生成迷宫、逐步查看深入探索的过程。直接在浏览器中运行。
打开工具Dijkstra 算法可视化工具
在网格上可视化 Dijkstra 寻路算法——绘制墙壁、拖动起点/终点、生成迷宫，并逐步查看搜索过程。直接在浏览器中运行。
打开工具迷宫生成器
使用递归分割（recursive division）算法逐步生成迷宫的动画工具——实时查看墙壁的构建过程、调整生成速度、随时生成新迷宫。与寻路算法可视化工具搭配使用效果极佳。完全在浏览器中运行。
打开工具BFS vs DFS
递归分割算法是如何生成迷宫的？
它从一个空白区域开始，然后递归地用一堵带有随机缺口的直墙分割每个空间，如此反复，直到空间小到无法继续分割。
什么是「完美迷宫」？
指任意两个格子之间有且仅有一条路径的迷宫——没有环路，也没有孤立区域。递归分割算法生成的始终是完美迷宫。
我可以求解这个迷宫吗？
可以——把这个布局复制到 BFS、Dijkstra 或 A* 可视化工具中（它们使用相同的方格网格），即可查看寻路算法如何穿过它。
还有哪些其他的迷宫生成算法？
递归回溯（随机化 DFS）、Prim 算法、Kruskal 算法、Wilson 算法和 Eller 算法——每种算法生成的迷宫在视觉结构上都各具特色。