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**深度优先搜索（DFS, Depth First Search）与广度优先搜索（BFS, Breadth First Search）是图论中两种常用的遍历算法，主要用于解决树形结构或图的遍历问题。**
### 1. 八皇后问题
八皇后问题是一个经典的问题，目标是在8x8的棋盘上摆放8个皇后，使得任何两个皇后都无法直接攻击彼此。DFS常用于解决此问题，通过回溯的方式尝试在每一行放置皇后，同时检查是否冲突，若冲突则回溯到上一行，改变皇后的位置。
### 2. 马的遍历
马的遍历问题，通常称为“马踏棋盘”，要求马按照中国象棋的规则从左下角跳到右上角。可以使用BFS来解决，每次移动时将马的可行位置放入队列中，直到达到目标位置，输出路径。
### 3. 效益最高
寻找五个人分配五项工作的最优组合，可以采用回溯法（DFS）搜索所有可能的组合，比较各个组合的效益，找出效益最高的方案。
### 4. 跳马问题
在5x5的棋盘上，马需要遍历所有位置而不重复。同样可以使用DFS来实现，每次移动后记录当前位置，避免重复访问，并统计方案数。
### 5. 迷宫问题
迷宫问题要求找到从起点到终点的路径。DFS和BFS都可以用于解决这个问题。DFS从起点开始，沿着一个方向探索，若无法继续前进则回溯，直至找到出口。BFS则从起点开始，逐层扩展，优先探索离起点更近的节点，从而找到最短路径。对于无解的情况，两种方法都能检测到。
在给出的迷宫例子中，DFS会先尝试所有可能的路径，而BFS则会优先尝试较短的路径。对于样例输入，两种方法会得到不同的路径输出，因为DFS可能找到非最短但仍然可行的路径，而BFS则确保找到最短路径。
### 实现细节
在C++中，DFS和BFS通常结合队列（for BFS）和栈（for DFS）数据结构实现。在搜索过程中，需要使用标志数组或其他数据结构来记录已经访问过的节点，防止无限循环和重复访问。
DFS和BFS是图论和算法中的基本工具，它们在解决许多实际问题中，如路径查找、网络爬虫、游戏状态搜索等，都有着广泛的应用。掌握这两种算法的原理和实现，对于理解计算机科学的核心概念至关重要。
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