编程基础篇 · 搜索与决策

BFS 与 DFS：Agent 在代码库里找文件

工程进阶篇里，Coding Agent 接到「找出登录报错的原因」后，会在几百个文件夹里翻代码。往哪儿翻？先翻完这层再下去，还是抓住一条线索钻到底？这是两种截然不同的性格——BFS（广度优先）和 DFS（深度优先）。这一课让它们各走一遍同一个迷宫，性格一眼见分晓。

走迷宫看性格 · 同一张图，两种走法

🏁 是起点，🎯 是终点，深灰是墙。两个按钮各代表一种性格，留意三处：染色的形状（BFS 是一圈圈的波纹，DFS 是一条蛇）；下方两个计数器；以及最后绿色高亮的路——谁的更短？谁探过的格子更多？

先跑 BFS，看波纹怎么扩散
BFS · 波纹式层层扫
访问格子数–
最终路径长–
DFS · 单头蛇形深入
访问格子数–
最终路径长–
两个数字讲完了全部理论。BFS 访问 77 格才碰到终点——它把「离起点 1 步、2 步、3 步……」的格子全泡开，代价是这一大片都得记在内存里；但正因为按距离一层层推进，它撞到终点的那条路必然是最短的（23 格）。DFS 只访问了 44 格就到了，内存里只需记住当前这一条路；但它走出的路 37 格，比最短路绕了一半还多——运气不好时还会一头扎进死胡同再倒出来（变浅的格子就是回溯）。
这和 AI 有什么关系？

把迷宫的格子换成文件夹和网页，这两种性格立刻出现在你身边：

🤖

Coding Agent 找代码

先 ls 看一眼顶层目录——这是 BFS 扫一层，快速建立全局感；发现 auth/ 文件夹最可疑，就一头钻进去逐层深挖——切换成 DFS。真实 Agent 是混合策略：先广后深，还会用 grep 直接跳跃。

🕷

网络爬虫

从首页出发，先抓完首页链出的所有页面，再抓「链接的链接」——典型 BFS，保证离首页近的重要页面先入库。要是 DFS，可能顺着一条链接链钻进某论坛第 999 页出不来。

👥

「共同好友」推荐

「你可能认识的人」= 从你出发 BFS 走两层：第一层是你的好友，第二层就是「好友的好友」。离你 2 步的人排在离你 5 步的人前面——层数本身就是亲疏。

没有谁全面胜出，只有场景匹配。要「最短 / 最近 / 最相关」，用 BFS，接受内存开销；要「先找到一个能用的解、内存又紧张」，用 DFS，接受路径可能绕。下一课的贪心和采样、再下一课的 Beam Search，本质上也是在这张「搜索策略光谱」上挑位置。

✅ 这一课想和你分享的