引言

• 搜索算法在图论和数据结构中的重要性
• 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的基本概念
• 性能对比的实际意义

算法原理与实现

• 深度优先搜索的核心思想与伪代码
  • 递归与非递归实现
  • 时间复杂度与空间复杂度分析
• 广度优先搜索的核心思想与伪代码
  • 基于队列的实现
  • 时间复杂度与空间复杂度分析

性能差异分析

• 时间复杂度对比
  • 最坏情况与平均情况下的表现
  • 稀疏图与稠密图中的差异
• 空间复杂度对比
  • 栈与队列的存储需求差异
  • 路径长度对空间占用的影响
• 适用场景对比
  • DFS在解空间探索中的优势（如回溯问题）
  • BFS在最短路径问题中的优势（如无权图）

实际应用案例

• DFS的应用场景
  • 拓扑排序
  • 连通分量检测
• BFS的应用场景
  • 社交网络中的最短路径
  • 迷宫求解