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图数据结构和算法中，无向图（隐式边）的深度优先搜索（DFS）可用于计算从源点s到目标点t的可达性，并检测图的连通性。在遍历过程中，DFS会深入到每个可能的路径上，直到找到目标或遍历完所有节点。然而，这种算法在处理大规模图（如兴趣图）时可能表现不佳，因为它会深入到图的最深层次。为了处理这一问题，广度优先搜索（BFS）提供了一种更优的选择，其运行时间为O(|V|+|E|)，适用于计算无权无向图的最短路径。当您知道目标节点在图的“附近”时，BFS的效率特别突出。广度优先搜索不仅能够遍历给定图的连通分量，还能够定义生成树。

关于图的深度优先搜索和广度优先搜索的更多详细信息，您可以参阅以下资源：

对于加权无向图（显式边），最小生成树算法（如普里姆算法和克鲁斯卡尔算法）是常用的解决方案。对于加权有向图（显式边），可以使用D