BFS 与 DFS
广度优先搜索（BFS）用队列实现，按层扩展。从源点出发，先访问所有距离为 1 的节点，再距离 2，以此类推。BFS 保证第一次到达某节点时，路径即为最短（无权图）。
深度优先搜索（DFS）用栈或递归，沿一条路径走到底再回溯。DFS 适合遍历、判环、连通分量等。在无权最短路场景，BFS 更高效；DFS 需遍历所有路径。
两者时间复杂度均为 O(V+E)，空间 O(V)。BFS 空间取决于队列最大宽度；DFS 取决于递归深度。
最短路算法
Dijkstra：适用于非负权图。维护距离数组，每次取未访问中距离最小的节点松弛其邻边。用优先队列可优化至 O((V+E) log V)。不能处理负权边。
Bellman-Ford：可处理负权，检测负环。对每条边松弛 V-1 轮，若第 V 轮仍能更新则存在负环。复杂度 O(VE)。
Floyd-Warshall：全源最短路，O(V³)。枚举中间点 k，更新所有 i→j 距离。实现简单，适合稠密图或需要全源时。
拓扑排序
拓扑排序将有向无环图（DAG）的节点排成线性序列，使得任意有向边 (u,v) 中 u 在 v 前。
Kahn 算法：统计入度，将入度为 0 的节点入队，依次取出并删除其出边，新产生的入度 0 节点入队。队列顺序即为拓扑序。
DFS 方法：对每个未访问节点 DFS，递归返回时将节点加入结果，最后逆序。利用 DFS 完成时间，后完成的节点依赖先完成的。