在 CSP-J 备考的强化阶段（第 3 - 4 个月），算法进阶是至关重要的一环，其中深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的掌握与优化更是关键要点。
深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。其递归实现相对直观，通过函数自身的调用不断深入到树或图的节点中。例如，在一个迷宫问题中，从起点开始，沿着一条路径一直走，直到无法继续，然后回溯并尝试其他路径。
学习 DFS 的递归实现，要理解递归的基本原理，包括递归的终止条件和递归过程中的状态保存。可以通过多做一些经典的递归题目，如二叉树的遍历，来加深理解。
DFS 的迭代实现则通常借助栈来模拟递归的过程。这需要我们手动管理栈的操作，将节点按照一定的顺序压入和弹出栈。
广度优先搜索（BFS）则是逐层地遍历图或树。它使用队列来实现，先将起点放入队列，然后依次取出队列头部的节点，并将其相邻的未访问节点放入队列。
BFS 常用于解决最短路径等问题。要掌握 BFS，需要理解队列的操作和如何保证节点是按照层次顺序被访问的。
在图搜索中，visited 数组的使用技巧至关重要。visited 数组用于标记节点是否已经被访问过，防止重复访问导致死循环。
使用 visited 数组时，要注意在访问节点时及时将其标记为已访问，在回溯或处理完一个节点后，根据具体情况决定是否需要将其重新标记为未访问。
总结来说，在备考过程中，对于 DFS 和 BFS，要多做练习题，熟练掌握其递归和迭代实现，并且能够灵活运用 visited 数组来优化搜索过程。通过大量的实践，提高解题效率和准确性，为 CSP-J 考试做好充分准备。
喵呜刷题：让学习像火箭一样快速，快来微信扫码，体验免费刷题服务，开启你的学习加速器！
