1. LeetCode上很多算法題目都可以抽象成 “圖” ，比如搜索類，tree類，迷宮問題，矩陣path問題等。
2. BFS和DFS比較
- BFS 的time, space佔用都以 branching factor爲底， 到解的距離d爲指數增長；空間佔用上 Queue 是不會像 DFS 一樣只存一條path的，而是從起點出發越擴越大，因此會有空間不夠的風險，空間佔用爲 O(b^d)。
- 因此BFS時間佔用O(b^d), 空間佔用O(b^d)
- DFS 的time佔用以 branching factor 爲底，樹的深度 D 爲指數增長；而空間佔用上，卻只是 O(bD)，可視化探索過程中只把每個 Node 的所有子節點存在 Stack 上， 探索完了再 pop 出來接着探，因此儲存的節點數爲 O(bD)。
- 因此DFS時間佔用O(b^D), 空間佔用O(bD)
可以看到無論是 BFS 還是 DFS，樹的 branching factor 都是對空間與時間複雜度影響最大的參數；除此之外，BFS 中最重要的是到解的距離，而
DFS 看從當前節點的深度。普遍來講，DFS 空間上會經濟一些，當然也要分情況討論。
拓撲排序，是有向圖 graph 搜索中一種特殊的順序，本質上還是完全可以靠 BFS / DFS 解決。