B。
广度优先搜索相当于层次遍历，深度优先搜索相当于先序优先遍历，所以答案选择B。
邻接表表示的图的广度优先搜索一般采用队列结构来实现算法：
首先选择一个起始节点，把它的临界表中节点加入到队列中，每次取出队首元素，然后把该元素的邻接表中的节点加入到队列末尾，标记已遍历过的节点，直到队列中没有节点为止，一般栈用于深度优先搜索，队列用于广度优先搜索。
扩展资料：
深度优先搜索用一个数组存放产生的所有状态。
（1） 把初始状态放入数组中，设为当前状态；
（2） 扩展当前的状态，产生一个新的状态放入数组中，同时把新产生的状态设为当前状态；
（3） 判断当前状态是否和前面的重复，如果重复则回到上一个状态，产生它的另一状态；
（4） 判断当前状态是否为目标状态，如果是目标，则找到一个解答，结束算法。
参考资料来源：百度百科-深度优先搜索
B。
广度优先搜索相当于层次遍历，深度优先搜索相当于先序优先遍历，所以答案选择B。
邻接表表示的图的广度优先搜索一般采用队列结构来实现算法：
首先选择一个起始节点，把它的临界表中节点加入到队列中，每次取出队首元素，然后把该元素的邻接表中的节点加入到队列末尾，标记已遍历过的节点，直到队列中没有节点为止，一般栈用于深度优先搜索，队列用于广度优先搜索。
扩展资料：
所有的搜索算法从其最终的算法实现上来看，都可以划分成两个部分，控制结构和产生系统。正如前面所说的，搜索算法简而言之就是穷举所有可能情况并找到合适的答案，所以最基本的问题就是罗列出所有可能的情况，这其实就是一种产生式系统。
我们将所要解答的问题划分成若干个阶段或者步骤，当一个阶段计算完毕，下面往往有多种可选选择，所有的选择共同组成了问题的解空间，对搜索算法而言，将所有的阶段或步骤画出来就类似是树的结构。
从根开始计算，到找到位于某个节点的解，回溯法（深度优先搜索）作为最基本的搜索算法，其采用了一种“一只向下走，走不通就掉头”的思想（体会“回溯”二字），相当于采用了先根遍历的方法来构造搜索树。
参考资料来源：百度百科-深度优先搜索
B
广度优先搜索使用队列（queue）来实现，整个过程也可以看做一个倒立的树形：
1、把根节点放到队列的末尾。
2、每次从队列的头部取出一个元素，查看这个元素所有的下一级元素，把它们放到队列的末尾。并把这个元素记为它下一级元素的前驱。
3、找到所要找的元素时结束程序。
4、如果遍历整个树还没有找到，结束程序。
扩展资料
队列的基本运算
1、初始化队列：Init_Queue(q)，初始条件：队q不存在。操作结果：构造了一个空队；
2、入队操作：In_Queue(q,x),初始条件：队q存在。操作结果：对已存在的队列q，插入一个元素x到队尾，队发生变化；
3、出队操作：Out_Queue(q,x)，初始条件:队q存在且非空，操作结果：删除队首元素，并返回其值，队发生变化；
4、读队头元素：Front_Queue(q,x)，初始条件:队q存在且非空，操作结果：读队头元素，并返回其值，队不变；
5、判队空操作：Empty_Queue(q)，初始条件：队q存在，操作结果：若q为空队则返回为1，否则返回为0。
参考资料来源：百度百科——宽度优先搜索
参考资料来源：百度百科——队列
邻接表表示的图的广度优先搜索一般采用队列结构来实现算法：
首先选择一个起始节点，把它的临界表中节点加入到队列中，每次取出队首元素，然后把该元素的邻接表中的节点加入到队列末尾，标记已遍历过的节点，直到队列中没有节点为止
一般栈用于深度优先搜索，队列用于广度优先搜索
所以答案选择B
