什么是深度优先遍历（Depth First Search, DFS）？

深度优先遍历是一种图遍历算法，它从图的某个顶点出发，沿着路径尽可能深地访问图的其他顶点，直到到达最远的顶点时，再回溯到前面的某个顶点，并继续访问未访问过的顶点。具体来说，深度优先遍历使用栈（Stack）数据结构来实现。以下是深度优先遍历算法的步骤：

1. 创建一个栈，并将起始顶点放入栈中。
2. 标记起始顶点为已访问。
3. 当栈不为空时，执行以下操作：
a. 出栈并访问当前顶点。
b. 将当前顶点的未访问过的邻居顶点依次入栈。
c. 标记访问过的顶点。
4. 重复步骤3，直到栈为空。

深度优先遍历的特点是先访问到达的顶点，再访问邻居顶点。通过使用栈来存储遍历的路径，可以保证在回溯时能正确访问未访问过的邻居顶点。深度优先遍历的应用领域非常广泛，例如在图的搜索、拓扑排序、连通分量等方面都有应用。

什么是广度优先遍历（Breadth First Search, BFS）？

广度优先遍历是一种图遍历算法，它从图的某个顶点出发，首先访问这个顶点的所有邻居顶点，然后再依次访问每个邻居顶点的邻居顶点，直到所有顶点都被访问。具体来说，广度优先遍历使用队列（Queue）数据结构来实现。以下是广度优先遍历算法的步骤：

1. 创建一个队列，并将起始顶点放入队列中。
2. 标记起始顶点为已访问。
3. 当队列不为空时，执行以下操作：
a. 出队并访问当前顶点。
b. 将当前顶点的未访问过的邻居顶点依次入队。
c. 标记访问过的顶点。
4. 重复步骤3，直到队列为空。

广度优先遍历的特点是优先访问离起始顶点近的顶点，再访问离起始顶点较远的顶点。通过使用队列来存储遍历的路径，可以保证按照顺序进行访问，并确保访问所有的顶点。广度优先遍历常用于求解最短路径、社交网络分析、推荐系统等应用。

深度优先遍历和广度优先遍历的比较

深度优先遍历和广度优先遍历是两种不同的图遍历算法，它们之间有以下几个区别：

1. 遍历顺序：深度优先遍历先访问到达的顶点，再访问邻居顶点，而广度优先遍历优先访问离起始顶点近的顶点，再访问离起始顶点较远的顶点。
2. 数据结构：深度优先遍历使用栈来存储遍历的路径，而广度优先遍历使用队列来存储遍历的路径。
3. 应用场景：深度优先遍历常用于图的搜索、连通分量等方面，而广度优先遍历常用于求解最短路径、社交网络分析等方面。

在选择深度优先遍历还是广度优先遍历时，需要根据具体的应用场景来决定。如果需要尽快找到目标顶点并进行处理，可以选择广度优先遍历；如果需要遍历整个图或者搜索特定路径，则可以选择深度优先遍历。两种算法在时间复杂度上都是O(V+E)，其中V为顶点数，E为边数，但在实际应用中，具体情况可能会有所不同。