搜索是常見的解決問題的方法，常見的搜索方式有深度優先搜搜和廣度優先搜索，一般來說都是搜索只不過方式略有不同，所以我之前在學習搜索的時候一直都是練習的深度優先搜索，也很少有哪些問題就必須用深度優先或者廣度優先，否則就解不出來的，基本上會一種我感覺也差不多，但是呢，有的問題他還是最好用相應的解法效率更高一些，所以就來補補廣度優先搜索。
【廣度優先搜索（BFS）】
廣度優先搜索BFS（Breadth First Search）也稱爲寬度優先搜索，它是一種先生成的結點先擴展的策略。
BFS的思想有點像樹的遍歷當中的層序遍歷，一層一層的搜索，搜索完一層後再搜下一層，直到最後得到想要的結果。
在廣度優先搜索算法中，解答樹上結點的擴展是按它們在樹中的層次進行的。首先生成第一層結點，同時檢查目標結點是否在所生成的結點中，如果不在，則將所有的第一層結點逐一擴展，得到第二層結點，並檢查第二層結點是否包含目標結點，……，對層次爲n+1的任一結點進行擴展之前，必須先考慮層次完層次爲n的結點的每種可能的狀態。因此，對於同一層結點來說，求解問題的價值是相同的，可以按任意順序來擴展它們。通常採用的原則是先生成的結點先擴展。
參考
【什麼時候用BFS比較好？】
簡單點來說是廣度優先搜索適用於只需要求出最優解的問題。至於爲什麼呢？
我覺得深度優先搜索特別適用於統計路徑的條數，比如說走迷宮的問題，一共有多少條路徑能夠到達出口這種問題，很適合用dfs來解決，如果要找最佳路徑，也只能找出所有的路徑之後來比較得出最優解。
那麼如果是用BFS呢？
【BFS的實現】
首先要一個表來存儲所有的節點，因爲BFS是先生成的節點先擴展，類似於數據結構中的隊列（先進先出），所以一般是用一個數組模擬隊列的結構，front和rear分別表示頭和尾指針，初始狀態是rear=front，rear++表示入隊，front++表示出隊。
廣度優先搜索算法的搜索步驟一般是：
（1）從隊列頭取出一個結點，檢查它按照擴展規則是否能夠擴展，如果能則產生一個新結點。
（2）檢查新生成的結點，看它是否已在隊列中存在，如果新結點已經在隊列中出現過，就放棄這個結點，然後回到第（1）步。否則，如果新結點未曾在隊列中出現過，則將它加入到隊列尾。
（3）檢查新結點是否目標結點。如果新結點是目標結點，則搜索成功，程序結束；若新結點不是目標結點，則回到第（1）步，再從隊列頭取出結點進行擴展。
廣度優先搜索中問題不同具體的策略是不同的但是，答題的框架的類似的,但看下面這個實在是看不太懂，做幾道題來深入理解一下就好了。
void BFS(){
隊列初始化；
初始結點入隊；
while （隊列非空） {
隊頭元素出隊，賦給current；
while （current 還可以擴展）{
由結點current擴展出新結點new；
if （new 重複於已有的結點狀態） continue;
new結點入隊；
if (new結點是目標狀態){
置flag= true;
break;
}
}
}
}