DFS

主要使用递归，每次把问题规模减小，但问题本身不变，一直递归到 base case 之后return。

关键点

• 找到问题相同但规模减小的子问题。
• 确定共同的参数。
• 确定base case。

BFS

主要使用Queue，每次到一个新节点之后把当前可能的延伸方向放入queue中，每次从queue中取。需要注意的是如何缓存每一步的相关状态（如树的层数，迷宫的当前步数等。）

关键点

• 确定某一情况的最邻近情况（如果树节点的children，迷宫的上下左右，word ladder每个词变一次的变种等）
• 把临近情况都放在queue中，如果需要区分每一层，则放在另一个queue2中
• 一直poll queue
• 如果涉及到某节点可能会重复遍历多次的时候，需要有一个visited的map来标记是否处理过或者set来删除已经处理过的节点。
• 确定好标记或者删除的位置，如果可能有多个不同路径到达同一节点，并且需要区分不同路径，则需要处理完当前层后再标记（如word ladder中的不同路径）；如果不需要区分，只是记录最值（通常跟层数有关），则在第一次处理之后立即标记，免得当前层可能访问多次（如surrounded region翻转临近格子）。