1. LeetCode上很多算法题目都可以抽象成 “图” ，比如搜索类，tree类，迷宫问题，矩阵path问题等。
2. BFS和DFS比较
- BFS 的time, space占用都以 branching factor为底， 到解的距离d为指数增长；空间占用上 Queue 是不会像 DFS 一样只存一条path的，而是从起点出发越扩越大，因此会有空间不够的风险，空间占用为 O(b^d)。
- 因此BFS时间占用O(b^d), 空间占用O(b^d)
- DFS 的time占用以 branching factor 为底，树的深度 D 为指数增长；而空间占用上，却只是 O(bD)，可视化探索过程中只把每个 Node 的所有子节点存在 Stack 上， 探索完了再 pop 出来接着探，因此储存的节点数为 O(bD)。
- 因此DFS时间占用O(b^D), 空间占用O(bD)
可以看到无论是 BFS 还是 DFS，树的 branching factor 都是对空间与时间复杂度影响最大的参数；除此之外，BFS 中最重要的是到解的距离，而
DFS 看从当前节点的深度。普遍来讲，DFS 空间上会经济一些，当然也要分情况讨论。
拓扑排序，是有向图 graph 搜索中一种特殊的顺序，本质上还是完全可以靠 BFS / DFS 解决。