先来个简单的问题实践一下 BFS 框架吧，判断一棵二叉树的最小高度，这也是力扣第 111 题「二叉树的最小深度」：
怎么套到 BFS 的框架里呢？首先明确一下起点 start 和终点 target 是什么，怎么判断到达了终点？
显然起点就是 root 根节点，终点就是最靠近根节点的那个「叶子节点」嘛，叶子节点就是两个子节点都是 null 的节点：
if (cur.left == null && cur.right == null)
// 到达叶子节点那么，按照我们上述的框架稍加改造来写解法即可：
int minDepth(TreeNode root) {
if (root == null) return 0;
Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
q.offer(root);
// root 本身就是一层，depth 初始化为 1
int depth = 1;
while (!q.isEmpty()) {
int sz = q.size();
/* 将当前队列中的所有节点向四周扩散 */
for (int i = 0; i < sz; i++) {
TreeNode cur = q.poll();
/* 判断是否到达终点 */
if (cur.left == null && cur.right == null)
return depth;
/* 将 cur 的相邻节点加入队列 */
if (cur.left != null)
q.offer(cur.left);
if (cur.right != null)
q.offer(cur.right);
}
/* 这里增加步数 */
depth++;
}
return depth;
}BFS 算法解题套路框架 | labuladong 的算法笔记
这里注意这个 while 循环和 for 循环的配合，while 循环控制一层一层往下走，for 循环利用 sz 变量控制从左到右遍历每一层二叉树节点：
这一点很重要，这个形式在普通 BFS 问题中都很常见，但是在 Dijkstra 算法模板框架 中我们修改了这种代码模式，读完并理解本文后你可以去看看 BFS 算法是如何演变成 Dijkstra 算法在加权图中寻找最短路径的。
话说回来，二叉树本身是很简单的数据结构，我想上述代码你应该可以理解的，其实其他复杂问题都是这个框架的变形，再探讨复杂问题之前，我们解答两个问题：
1、为什么 BFS 可以找到最短距离，DFS 不行吗？
首先，你看 BFS 的逻辑，depth 每增加一次，队列中的所有节点都向前迈一步，这保证了第一次到达终点的时候，走的步数是最少的。
DFS 不能找最短路径吗？其实也是可以的，但是时间复杂度相对高很多。你想啊，DFS 实际上是靠递归的堆栈记录走过的路径，你要找到最短路径，肯定得把二叉树中所有树杈都探索完才能对比出最短的路径有多长对不对？而 BFS 借助队列做到一次一步「齐头并进」，是可以在不遍历完整棵树的条件下找到最短距离的。
形象点说，DFS 是线，BFS 是面；DFS 是单打独斗，BFS 是集体行动。这个应该比较容易理解吧。
2、既然 BFS 那么好，为啥 DFS 还要存在？
BFS 可以找到最短距离，但是空间复杂度高，而 DFS 的空间复杂度较低。
还是拿刚才我们处理二叉树问题的例子，假设给你的这个二叉树是满二叉树，节点数为 N，对于 DFS 算法来说，空间复杂度无非就是递归堆栈，最坏情况下顶多就是树的高度，也就是 O(logN)。
但是你想想 BFS 算法，队列中每次都会储存着二叉树一层的节点，这样的话最坏情况下空间复杂度应该是树的最底层节点的数量，也就是 N/2，用 Big O 表示的话也就是 O(N)。
由此观之，BFS 还是有代价的，一般来说在找最短路径的时候使用 BFS，其他时候还是 DFS 使用得多一些（主要是递归代码好写）。
好了，现在你对 BFS 了解得足够多了，下面来一道难一点的题目，深化一下框架的理解吧。