问广度优先或深度优先搜索

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如果你想找到一个步数最短的解决方案，或者如果你的树有无限的高度(或者非常大)，你应该首先使用广度。

如果你有一棵有限的树，并且想要用最少的内存遍历所有可能的解决方案，那么你应该首先使用深度。

如果你正在寻找下棋的最佳走法，你可以使用iterative deepening，它是两者的组合。

IDDFS结合了深度优先搜索的空间效率和广度优先搜索的完整性(当分支因子有限时)。

如果图有一些有意义的“自然分层”(例如，越近的节点代表“更接近”的结果)，并且目标结果可能位于离起点更近的位置，或者起点“搜索成本更低”，则BFS通常很有用。

当你想找到最短路径时，BFS是一个自然而然的选择。

如果您的图是无限的或按语法生成的，那么您可能希望在冒险进入更近的层之前搜索更近的层，因为在到达更近的节点之前探索远程节点的成本很高。

如果由于内存/磁盘/局部性问题，访问更多的远程节点会更加昂贵，那么BFS可能会更好。

使用哪种方法通常取决于应用程序(即，例如，拓扑排序需要深度优先搜索，而用于寻找最大流的Ford-Fulkerson算法需要广度优先搜索。