深度优先搜索 & 宽度优先搜索
什么时候使用BFS:
- 图的遍历
- 分层的图的遍历（简单图的最短路径）
- 通过一个点，找到图的所有的点，这个用DFS和BFS都可以，如果是图的话，用DFS，很可能导致递归深度太深。
- 拓扑排序
- 最短路径
- 简单图的最短路径(简单图：每条边长度都是1，并且没有方向)
BFS题
BinaryTree Level Order Traversal
- lintcode中binary Tree的testCase:
https://www.lintcode.com/help/binary-tree-representation/ - 非python一般用linkedList来做queue
- 可以用lintcode里面queue的题目来对queue做一下专门练习
Binary Tree Serialization
图上的宽度优先搜索
什么时候使用DFS:
- 当题目目的是找到问题的<b>所有方案</b>的时候用DFS(subsets)
- 深搜只要搜索就行了,只需要存储当前路径（栈），宽搜是需要保存状态的
递归三要素：
- 递归的定义：接收什么参数，返回什么值 …