这两种算法的主要区别在于它们的搜索策略和访问顺序
深度优先算法的时间复杂度通常为O(V+E)，其中V是图中节点的数量，E是图中边的数量。这种算法通过深度优先搜索（DFS）的方遍历图，它首先访问起始节点，然后探索尽可能深的分支，直到无法继续探索为止。然后，它会回溯到前一个节点，继续探索其他分支。这个过程会一直重复，直到访问完所有的节点。由于每个节点最多被访问一次，所以时间复杂度与节点和边的数量有关。
广度优先算法的时间复杂度通常为O(V*E)，其中V是图中节点的数量，E是图中边的数量。这种算法通过广度优先遍历（BFS）的方式遍历图，它首先访问起始节点，然后探索离起始节点最近的节点，再探索更远的节点，直到所有的节点都被访问过。这个过程会形成一个类似于树的层次结构，每个节点只能被访问一次，但在同一层次上的节点可能被多次访问。因此，时间复杂度与边的数量有关。
深度优先算法倾向于深度优先搜索，先探索尽可能深的分支，然后再回溯并探索其他分支；而广度优先算法则倾向于广度优先遍历，先访问离起始节点最近的节点，然后再逐步扩展到更远的节点。这两种算法在处理不同的问题时各有优劣，需要根据具体情况选择使用。