B。
广度优先搜索相当于层次遍历，深度优先搜索相当于先序优先遍历，所以答案选择B。
邻接表表示的图的广度优先搜索一般采用队列结构来实现算法：
首先选择一个起始节点，把它的临界表中节点加入到队列中，每次取出队首元素，然后把该元素的邻接表中的节点加入到队列末尾，标记已遍历过的节点，直到队列中没有节点为止，一般栈用于深度优先搜索，队列用于广度优先搜索。
扩展资料：
深度优先搜索用一个数组存放产生的所有状态。
（1） 把初始状态放入数组中，设为当前状态；
（2） 扩展当前的状态，产生一个新的状态放入数组中，同时把新产生的状态设为当前状态；
（3） 判断当前状态是否和前面的重复，如果重复则回到上一个状态，产生它的另一状态；
（4） 判断当前状态是否为目标状态，如果是目标，则找到一个解答，结束算法。
-深度优先搜索
深度优先搜索和广度优先搜索，都是图形搜索算法，它两相似，又却不同，在应用上也被用到不同的地方。这里拿一起讨论，方便比较。
一、深度优先搜索
深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。
基本步奏
（1）对于下面的树而言，DFS方法首先从根节点1开始，其搜索节点顺序是1,2,3,4,5,6,7,8（假定左分枝和右分枝中优先选择左分枝）。
（2）从stack中访问栈顶的点；
（3）找出与此点邻接的且尚未遍历的点，进行标记，然后放入stack中，依次进行；
（4）如果此点没有尚未遍历的邻接点，则将此点从stack中弹出，再按照（3）依次进行；
（5）直到遍历完整个树，stack里的元素都将弹出，最后栈为空，DFS遍历完成。
二、广度优先搜索
广度优先搜索（也称宽度优先搜索，缩写BFS，以下采用广度来描述）是连通图的一种遍历算法这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。基本过程，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。
基本步奏
（1）给出一连通图，如图，初始化全是白色（未访问）；
（2）搜索起点V1（灰色）；
（3）已搜索V1（黑色），即将搜索V2，V3，V4（标灰）；
（4）对V2，V3，V4重复以上操作；
（5）直到终点V7被染灰，终止；
（6）最短路径为V1，V4，V7
1、主体区别
深度优先搜索是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML文件)。
宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。
2、算法区别
深度优先搜索是每次从栈中弹出一个元素，搜索所有在它下一级的元素，把这些元素压入栈中。并把这个元素记为它下一级元素的前驱，找到所要找的元素时结束程序。
广度优先搜索是每次从队列的头部取出一个元素，查看这个元素所有的下一级元素，把它们放到队列的末尾。并把这个元素记为它下一级元素的前驱，找到所要找的元素时结束程序。
3、用法
广度优先属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。
深度优先即在搜索其余的超链结果之前必须先完整地搜索单独的一条链。深度优先搜索沿着HTML文件上的超链走到不能再深入为止，然后返回到某一个HTML文件，再继续选择该HTML文件中的其他超链。
扩展资料：
实际应用
BFS在求解最短路径或者最短步数上有很多的应用，应用最多的是在走迷宫上，单独写代码有点泛化，取来自九度1335闯迷宫一例说明，并给出C++/Java的具体实现。
在一个nn的矩阵里走，从原点（0,0）开始走到终点（n-1,n-1），只能上下左右4个方向走，只能在给定的矩阵里走，求最短步数。nn是01矩阵，0代表该格子没有障碍，为1表示有障碍物。
int mazeArr[maxn][maxn]; //表示的是01矩阵int stepArr = {{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}}; //表示上下左右4个方向，int visit[maxn][maxn]; //表示该点是否被访问过，防止回溯，回溯很耗时。核心代码。基本上所有的BFS问题都可以使用类似的代码来解决。
-广度优化
-深度优化
深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的时间复杂度都是O(V+E)，其中V是顶点的数量，E是边的数量。
拓展知识：
具体来说，当我们使用深度优先搜索时，我们会从开始节点开始，逐层深入到更深的节点。在这个过程中，我们需要遍历所有的边以到达下一层级的节点。因此，深度优先搜索的时间复杂度取决于顶点和边的数量。
对于广度优先搜索，首先访问最近的节点，然后访问更远的节点。因此，广度优先搜索的时间复杂度主要取决于边的数量，因为我们需要遍历所有的边以访问相邻的节点。
这两种算法的时间复杂度都是常数阶的，也就是说它们在大型图中执行效率比较高。然而，这并不是绝对的，也取决于图中是否存在一些回路或者是否有一些循环路径需要重复访问相同的节点。在这些情况下，深度优先搜索可能需要更长的时间来执行。
此外，对于大规模的图数据，为了优化搜索性能，还可以考虑使用更加高效的数据结构和算法，如树状数组、离线优先搜索等。
深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图和树结构的两种常见的搜索算法，它们在搜索策略和效率上有明显的区别，具体区别如下：
1 搜索策略：
深度优先搜索（DFS）是一种递归算法，它沿着树的深度遍历尽可能深的分支。当一个分支被完全遍历后，它会回溯到上一个节点，继续探索下一个分支。
广度优先搜索（BFS）则使用队列数据结构，它从根节点开始，先访问最近的节点，然后再访问更远的节点。它沿着树的宽度遍历分支，一次处理一层节点。
2 效率：
深度优先搜索（DFS）通常比广度优先搜索（BFS）需要更多的计算资源，因为它需要更多的回溯步骤。然而，在某些情况下，DFS可能比BFS更快地找到解决方案。尽管如此，当树中有大量的分支时，BFS可能会遇到“深度限制”问题，导致搜索停滞。
3 其他因素：
在有向图中，DFS通常更容易实现和执行。然而，对于无向图，两种算法的效果基本相同。
深度优先搜索（DFS）在处理图中的重复节点时可能存在问题，因为它可能会选择相同的路径。广度优先搜索（BFS）通过将重复节点放入队列的不同位置来避免这个问题。
总结一下，深度优先搜索和广度优先搜索的主要区别在于它们的搜索策略和效率。在选择使用哪种算法时，应考虑问题的具体需求和图的结构。
对于需要尽快找到解决方案的问题，广度优先搜索可能更合适；而对于需要尽可能探索所有可能路径的问题，深度优先搜索可能更合适。
同时，这两种算法都可以通过一些优化策略来提高效率，例如使用启发式函数或剪枝策略。
深度优先遍历和广度优先遍历对比是搜索顺序不同、操作步骤不同。
1、搜索顺序不同
广度优先搜索会根据离起点的距离，按照从近到远的顺序对各节点进行搜索。而深度优先搜索会沿着一条路径不断往下搜索直到不能再继续为止，然后再折返，开始搜索下一条路径。
在深度优先搜索中，保存候补节点是栈，栈的性质就是先进后出，即最先进入该栈的候补节点就最后进行搜索。深度优先搜索会沿着一条路径不断往下，搜索直到不能再继续为止，到了路径的尽头，再折返，再对另一条路径进行搜索。
2、操作步骤不同
虽然广度优先搜索和深度优先搜索在搜索顺序上有很大的差异，但是在操作步骤上却只有一点不同，那就是选择哪一个候补节点作为下一个节点的基准不同。
广度优先搜索选择的是最早成为候补的节点，因为节点离起点越近就越早成为候补，所以会从离起点近的地方开始按顺序搜索；而深度优先搜索选择的则是最新成为候补的节点，所以会一路往下，沿着新发现的路径不断深入搜索。
搜索引擎基本工作原理简述
搜索引擎为了以最快的速度得到搜索结果，它搜索的内容通常是预先整理好的网页索引数据库。普通搜索，不能真正理解网页上的内容，它只能机械地匹配网页上的文字。真正意义上的搜索引擎，通常指的是收集了互联网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个文字（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。
当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。
豫公