Java中的广度优先搜索和深度优先搜索是常见的搜索算法，适用于各种数据结构中的搜索问题。下面介绍一下这两种算法的特点和优缺点，代码中使用pre标签。

一、广度优先搜索（BFS）

/**
 * 广度优先搜索
 * @param root 初始节点
 * @return 目标节点
 */
public Node bfs(Node root) {
// 使用队列保存待搜索的节点
Queuequeue = new LinkedList<>();
// 使用set保存已访问过的节点，避免重复访问
Setvisited = new HashSet<>();
queue.offer(root);
visited.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
Node node = queue.poll();
if (node.isTarget()) {
return node;
}
for (Node neighbor : node.neighbors()) {
if (!visited.contains(neighbor)) {
queue.offer(neighbor);
visited.add(neighbor);
}
}
}
return null;
}

BFS的特点是先访问根节点，然后依次访问其相邻节点。这个依次访问的过程可以使用一个队列来完成，先将根节点入队，然后弹出队首节点，访问完其所有相邻节点后，再将这些相邻节点依次入队。这样依次访问每一层节点，直到找到目标节点或队列为空。

BFS的缺点是空间复杂度较高，需要使用队列和set来记录节点，同时对于深度较大的树或图，其搜索效率也会下降。

二、深度优先搜索（DFS）

/**
 * 深度优先搜索
 * @param node 当前节点
 * @param visited 已访问的节点
 * @return 目标节点
 */
public Node dfs(Node node, Setvisited) {
if (node.isTarget()) {
return node;
}
visited.add(node);
for (Node neighbor : node.neighbors()) {
if (!visited.contains(neighbor)) {
Node target = dfs(neighbor, visited);
if (target != null) {
return target;
}
}
}
return null;
}

DFS的特点是优先访问深度较深的节点，访问完成之后再回溯到其祖先节点继续访问。这个过程可以使用递归函数来完成，访问一个节点时，先将其标记为已访问，然后以其相邻未访问节点为当前节点递归调用dfs函数，直到找到目标节点或所有节点都已访问。

DFS的优点是在不断深度搜索时没有记录下每条路径，使用空间较小，但是当深度较大的时候，它的效率会明显变低。同时，需要注意避免出现无限递归，防止stackoverflow错误。