一、广度优先算法BFS(Breadth First Search)
基本实现思想
（1）顶点v入队列。
（2）当队列非空时则继续执行，否则算法结束。
（3）出队列取得队头顶点v；
（4）查找顶点v的所以子节点，并依次进入队列；
（5）转到步骤（2）。
python伪代码：
def BFS(root)
Q=[]
Q.append(root[0])
while len(Q)>0:
node=Q.pop(0)
print (node)
#将所有子节点入队列
for i in node_child:
Q.append(node_child[i])
注：该算法很巧妙的利用了队列的先进先出策略。
二、深度优先算法DFS(Depth First Search)
基本思想：
递归实现：
（1）访问顶点v，打印节点；
（2）遍历v的子节点w，while（w存在），递归执行该节点；
代码：
/布尔型数组Visited[]初始化成false
void DFS(Vetex v)
{
Visited[v] = true;
for each w adjacent to v
if (!Visited[w])
DFS(w);
} 非递归实现：
（1）访问顶点v，顶点v入栈S，打印输出顶点，visited[v]=1
（2）while(栈S非空)
x=栈S的顶元素(不出栈)；
if(存在并找到未被访问的x的子结点w)
访问w，打印输出，visited[w]=1；w进栈;
else
x出栈;
注：visited[x]=1，标记该节点已被访问