BF算法，即暴力(Brute Force)算法。
是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。
如果一个多位数并且包含以上所有可能字符的密码，其组合方法一定多的惊人，且每增加一位数，密码组合数量会以数十倍指数成长，破译的时间也会更长，有时可能长达数十年（即便考虑电脑性能依摩尔定律的进步），甚至更久。
由于穷举法破解所消耗的时间不小于完成破解所需要的多项式时间，故从密码学角度考虑，不认为穷举法是有效的破解方法。
字典攻击
破译一个相当长度并且包含各种可能字符的密码所耗费的时间相当长，其中一个解决办法就是运用字典。所谓“字典攻击”就是使用预先制作好的清单，例如：英文单字、生日的数字组合、以及各种常被使用的密码，等等，利用一般人习惯设置过短或过于简单的密码进行破译，很大程度上缩短了破译时间。
防护手段
最重要的手段是在构建系统时要将系统设计目标定为即便受到暴力破解的攻击也难以被攻破。以下列举了一些常用的防护手段：
1、增加密码的长度与复杂度。
2、在系统中限制密码尝试的次数。
3、密码验证时，将验证结果不是立即返回而是延时若干秒后返回。
4、限制允许发起请求的客户端的范围。
5、禁止密码输入频率过高的请求。
6、将密码设置为类似安全令牌那样每隔一定时间就发生变化的形式。
7、当同一来源的密码输入出错次数超过一定阈值，立即通过邮件或短信等方式通知系统管理员。
8、人为监视系统，确认有无异常的密码试错。
9、使用双因子认证，例如用户登录账号密码时，系统同时发送短信到用户的手机，用户需输入短信内的认证码。
深度优先遍历DFS
自定义：深度单线游走，从根走完最后一个节点，在游走兄弟节点，走完兄弟的所有子节点，循环之。
递归算法：
function deepFirstSearch(node, nodeList = []) {
if (node) {
nodeList.push(node)
var children = node.children
for (var i = 0i <children.lengthi++)
//每次递归的时候将 需要遍历的节点 和 节点所存储的数组传下去
deepFirstSearch(children[i], nodeList)
}
return nodeList
}
非递归算法：
function deepFirstSearch(node) {
var nodes = []
if (node != null) {
var stack = []
stack.push(node)
while (stack.length != 0) {
var item = stack.pop()
nodes.push(item)
var children = item.children
for (var i = children.length - 1i >= 0i--)
stack.push(children[i])
}
}
return nodes
}
广度优先遍历(BFS)
自定义：从根开始 层层推进 走完一层 走下一层 （犹如爬楼，走完一层的楼梯，继续下一层的楼梯）
递归算法：（容易栈溢出）
function breadthFirstSearch(node) {
var nodes = []
var i = 0
if (!(node == null)) {
nodes.push(node)
breadthFirstSearch(node.nextElementSibling)
node = nodes[i++]
breadthFirstSearch(node.firstElementChild)
}
return nodes
}
非递归算法：（推荐）
function breadthFirstSearch(node) {
var nodes = []
if (node != null) {
var queue = []
queue.unshift(node)
while (queue.length != 0) {
var item = queue.shift()
nodes.push(item)
var children = item.children
for (var i = 0i <children.lengthi++)
queue.push(children[i])
}
}
return nodes
}
BF(Brute Force)算法是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。
首先S[1]和T[1]比较，若相等，则再比较S[2]和T[2]，一直到T[M]为止；若S[1]和T[1]不等，则S向右移动一个字符的位置，再依次进行比较。如果存在k，1≤k≤N，且S[k+1…k+M]=T[1…M]，则匹配成功；否则失败。该算法最坏情况下要进行M*(N-M+1)次比较，时间复杂度为O(M*N)。
