深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到，本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。
一、网站的树结构
1.1、一个网站的url结构图
以知乎为例，知乎目前有发现、话题、Live、书店、圆桌、专栏主要的6个tab页。每个网站的url都是有一定的层次，如下图：发现explore、话题topic、Live lives、书店pub、圆桌roundtable、专栏zhuanlan都是在主域名zhihu的下一级，而具体的Live在zhuhu.com/lives/770340328338104320，内容又在话题之下zhihu/question/67006058/answer/250037350，网站的所有内容都一层一层的类似一个树形结构。
1.2、网站url链接的结构图
当然，如果我们要做爬取整个网站的url时，我们必须要知道每个网站的url链接一般情况下都是存在环路的，也就是在下一级页面存在上一级页面的url链接，这样形成一个环路。当遇到这个情况时我们需要做url去重，一般的处理方式是把已经爬过的url放到一个list，每次爬取url的时候都去这个list查看下是否已经爬过，爬过的就跳过。这块url去重我下次再详细介绍。
二、深度优先和广度优先算法原理介绍（以二叉树为例）
为了更加容易理解深度优先和广度优先算法的原理，我们把一个网站的Tab理解成一颗树的节点，如下图：
2.1、深度优先算法
如果我们从深度优先算法来遍历这棵树的节点，那么遍历的顺序是ABDECFHG。
深度优先遍历也叫深度优先搜索(Depth First Search)。它的遍历规则：不断地沿着顶点的深度方向遍历。顶点的深度方向是指它的邻接点方向。
从A开始遍历。
遍历分析：A有两个邻接点B和C，选择下标小的B遍历。接着从B开始深度遍历，B有两个邻接点D和E，选择下标小的D开始深度遍历，D下面没有邻接点，那么回溯到B深度往右遍历到E，E下面没有邻接点。至此，遍历得到的值为ABDE。EDB下的节点都遍历完之后就会从C开始深度遍历，同理遍历得出的值为CFHG。那么最后得出的结果为ABDECFHG。
使用Python代码实现的伪代码如下：
从代码可以知道深度优先算法是使用递归实现的。
2.2、广度优先算法
如果我们从广度优先算法来遍历这棵树的节点，那么遍历的顺序是ABCDEFGH。
广度优先遍历也叫广度优先搜索(Breadth First Search)。它的遍历规则：
1）先访问完当前顶点的所有邻接点。(应该看得出广度的意思)
2）先访问顶点的邻接点先于后访问顶点的邻接点被访问。
从A开始遍历。
遍历分析：A有两个邻接点B和C，于是按序遍历B、C。B先于C被访问，于是B的邻接点应先于C的邻接点被访问，那就是接着访问D、E。然后在回到C，C有两个邻接点F、G。再按同样的规则访问D、E、F、G的的邻接点，只有F有一个邻接点H。广度遍历完毕，最后得出的结果为ABCDEFGH。
使用Python代码实现的伪代码如下：
从代码可以知道广度优先算法是使用队列实现的。
三、总结和分析
3.1、总结
深度优先遍历：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是，二叉树的深度优先遍历比较特殊，可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历（我们前面使用的是先序遍历）。具体说明如下：
先序遍历：对任一子树，先访问根，然后遍历其左子树，最后遍历其右子树。
中序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后访问根，最后遍历其右子树。
后序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后遍历其右子树，最后访问根。
广度优先遍历：又叫层次遍历，从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。
3.2、分析
深度优先搜素算法：不全部保留结点，占用空间少；有回溯操作(即有入栈、出栈操作)，运行速度慢。
广度优先搜索算法：保留全部结点，占用空间大； 无回溯操作(即无入栈、出栈操作)，运行速度快。
通常深度优先搜索法不全部保留结点，扩展完的结点从数据库中弹出删去，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用空间较少。
所以，当搜索树的结点较多，用其它方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的求解方法。
广度优先搜索算法，一般需存储产生的所有结点，占用的存储空间要比深度优先搜索大得多，因此，程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间的问题。
但广度优先搜索法一般无回溯操作，即入栈和出栈的操作，所以运行速度比深度优先搜索要快些。
