Java中的廣度優先搜索和深度優先搜索是兩種常用的搜索算法，它們可以用于圖形遍歷、迷宮求解和尋路等應用。兩種算法的實現方式略有不同，但本質上都是通過遞歸或非遞歸的方式遍歷圖形節點。

/**
 * 廣度優先搜索實現
 */
public void BFS(int start) {
Queuequeue = new LinkedList<>();
boolean[] visited = new boolean[V];
visited[start] = true;
queue.add(start);
while (!queue.isEmpty()) {
int current = queue.poll();
System.out.print(current + " ");
for (int v : adj[current]) {
if (!visited[v]) {
visited[v] = true;
queue.add(v);
}
}
}
}

代碼中，我們使用一個隊列和一個布爾類型的數組visited來實現廣度優先搜索。visited數組用來記錄每個節點是否已被訪問過，隊列用于存儲待訪問的節點。首先將起點標記為已訪問，并加入隊列中。然后開始循環，從隊列中取出一個節點并輸出，再將其未訪問的鄰居節點加入隊列中，并將其標記為已訪問。

/**
 * 深度優先搜索實現
 */
public void DFS(int start) {
boolean[] visited = new boolean[V];
DFSHelper(start, visited);
}
private void DFSHelper(int current, boolean[] visited) {
visited[current] = true;
System.out.print(current + " ");
for (int v : adj[current]) {
if (!visited[v]) {
DFSHelper(v, visited);
}
}
}

代碼中，我們使用一個布爾類型的數組visited來記錄每個節點是否已被訪問過。首先將起點標記為已訪問，并輸出。然后遞歸遍歷當前節點的所有未訪問的鄰居節點，直到所有可達節點都被訪問過。

廣度優先搜索和深度優先搜索都有其優缺點。廣度優先搜索在空間占用方面較高，但能夠保證找到最短路徑。深度優先搜索則相反，但在空間占用方面較低，且能夠快速找到一條可行路徑。