編程基礎篇 · 搜索與決策

BFS 與 DFS：Agent 在程式碼庫裏找檔案

工程進階篇裏，Coding Agent 接到「搵出登入報錯嘅原因」後，會在幾百個資料夾裏翻程式碼。往哪兒翻？先翻完這層再下去，還是抓住一條綫索鑽到底？這是兩種截然不同的性格——BFS（廣度優先）和 DFS（深度優先）。這一課讓它們各走一遍同一個迷宮，性格一眼見分曉。

走迷宮看性格 · 同一張圖，兩種走法

🏁 是起點，🎯 是終點，深灰是牆。兩個按鈕各代表一種性格，留意三處：染色的形狀（BFS 是一圈圈的波紋，DFS 是一條蛇）；下方兩個計數器；以及最後綠色高亮的路——誰的更短？誰探過的格子更多？

先跑 BFS，看波紋怎麼擴散
BFS · 波紋式層層掃
訪問格子數–
最終路徑長–
DFS · 單頭蛇形深入
訪問格子數–
最終路徑長–
兩個數字講完了全部理論。BFS 訪問 77 格才碰到終點——它把「離起點 1 步、2 步、3 步……」的格子全泡開，代價是這一大片都得記在記憶體裏；但正因為按距離一層層推進，它撞到終點的那條路必然是最短的（23 格）。DFS 只訪問了 44 格就到了，記憶體裏只需記住當前這一條路；但它走出的路 37 格，比最短路繞了一半還多——運氣不好時還會一頭扎進死胡同再倒出來（變淺的格子就是回溯）。
呢樣同 AI 有咩關係？

把迷宮的格子換成資料夾和網頁，這兩種性格立刻出現在你身邊：

🤖

Coding Agent 找程式碼

先 ls 看一眼頂層目錄——這是 BFS 掃一層，快速建立全局感；發現 auth/ 資料夾最可疑，就一頭鑽進去逐層深挖——切換成 DFS。真實 Agent 是混合策略：先廣後深，還會用 grep 直接跳躍。

🕷

網絡爬蟲

從首頁出發，先抓完首頁鏈出的所有頁面，再抓「連結的連結」——典型 BFS，保證離首頁近的重要頁面先入庫。要是 DFS，可能順着一條連結鏈鑽進某論壇第 999 頁出不來。

👥

「共同好友」推薦

「你可能識嘅人」= 從你出發 BFS 走兩層：第一層是你的好友，第二層就是「好友的好友」。離你 2 步的人排在離你 5 步的人前面——層數本身就是親疏。

沒有誰全面勝出，只有場景匹配。要「最短 / 最近 / 最相關」，用 BFS，接受記憶體開銷；要「先找到一個能用的解、記憶體又緊張」，用 DFS，接受路徑可能繞。下一課的貪心和採樣、再下一課的 Beam Search，本質上也是在這張「搜索策略光譜」上挑位置。

✅ 這一課想和你分享的