我理解DFS和BFS之间的区别，但是我想知道在选择DFS和BFS时应该考虑哪些因素。
比如对于非常深的树避免DFS，等等。
当前回答
DFS比BFS更节省空间，但可能会深入到不必要的深度。
它们的名字揭示了:如果有很大的广度(即大的分支因子)，但深度非常有限(例如有限的“移动”数量)，那么DFS可能比BFS更受欢迎。
关于国际发展基金
应该提到的是，有一个不太为人所知的变体，它结合了DFS的空间效率，但(累积)BFS的水平顺序访问，是迭代深化深度优先搜索。该算法对一些节点进行了重访，但只贡献了一个常数因子的渐近差分。
其他回答
当树的深度可以变化时，宽度优先搜索通常是最好的方法，并且您只需要搜索树的一部分来寻找解决方案。例如，寻找从起始值到最终值的最短路径是使用BFS的好地方。
深度优先搜索通常用于需要搜索整个树的情况。它比BFS更容易实现(使用递归)，并且需要更少的状态:BFS需要存储整个“边界”，DFS只需要存储当前元素的父节点列表。
这在很大程度上取决于搜索树的结构以及解的数量和位置(也就是搜索项)。
If you know a solution is not far from the root of the tree, a breadth first search (BFS) might be better. If the tree is very deep and solutions are rare, depth first search (DFS) might take an extremely long time, but BFS could be faster. If the tree is very wide, a BFS might need too much memory, so it might be completely impractical. If solutions are frequent but located deep in the tree, BFS could be impractical. If the search tree is very deep you will need to restrict the search depth for depth first search (DFS), anyway (for example with iterative deepening).
但这些只是经验法则;你可能需要尝试一下。
我认为在实践中，你通常不会以纯粹的形式使用这些算法。可能会有一些启发式方法，有助于首先探索搜索空间中有希望的部分，或者您可能希望修改搜索算法，以便能够有效地并行化它。
当树的宽度非常大，深度很低时，使用DFS作为递归堆栈不会溢出。当宽度很低而深度很大时使用BFS遍历树。
BFS的一个重要优势是，它可以用于寻找未加权图中任意两个节点之间的最短路径。 然而，我们不能用DFS来做同样的事情。
这是一个很好的例子，说明BFS在某些情况下优于DFS。https://leetcode.com/problems/01-matrix/
当正确实现时，两个解决方案都应该访问比当前单元格+1距离更远的单元格。 但DFS效率低，重复访问同一单元，导致复杂度为O(n*n)。
例如,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,0,
