BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索）是两种常用的图遍历算法。目标检查是在图中查找目标节点的过程。

下面是使用BFS和DFS解决目标检查问题的示例代码：

BFS示例代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start, target):
    queue = deque([start])
    visited = set()
    
    while queue:
        node = queue.popleft()
        visited.add(node)
        
        if node == target:
            return True
        
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
    
    return False

# 示例图的邻接表表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

start_node = 'A'
target_node = 'F'

if bfs(graph, start_node, target_node):
    print("目标节点存在")
else:
    print("目标节点不存在")

DFS示例代码：

def dfs(graph, start, target, visited=set()):
    visited.add(start)
    
    if start == target:
        return True
    
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            if dfs(graph, neighbor, target, visited):
                return True
    
    return False

# 示例图的邻接表表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

start_node = 'A'
target_node = 'F'

if dfs(graph, start_node, target_node):
    print("目标节点存在")
else:
    print("目标节点不存在")

以上示例代码中，我们使用邻接表表示图，通过调用bfs和dfs函数进行目标检查。其中，bfs函数使用队列实现广度优先搜索，dfs函数使用递归实现深度优先搜索。