BFS a DFS jsou oba zásadní pro zjištění grafu. BFS znamená Breadth-First Search a DFS znamená Depth-First Search. Oba mají mezi nimi rozdíl.
Oba dokonce pro své fungování používají odlišnou datovou strukturu, jeden používá datovou strukturu Queue a další je datová struktura Stack.
Key Takeaways
- Prohledávání do šířky (BFS) zpracovává uzly ve vrstvách, přičemž před přechodem na další vrstvu navštíví všechny sousedy.
- Depth-first search (DFS) zkoumá hloubku větve, než se vrátí zpět a prozkoumá další větve.
- BFS využívá více paměti než DFS, ale dokáže najít nejkratší cestu, zatímco DFS využívá méně paměti, ale může procházet delšími cestami.
BFS vs DFS
Rozdíl mezi BFS a DFS je v tom, že Breadth-First Search je technika založená na vrcholu, která pomáhá ukázat nejkratší cestu v grafu. Na druhou stranu, DFS nebo Depth First Search je technika, která je založena na okraji. BFS je technika, která závisí na datové struktuře fronty. Na druhou stranu DFS závisí na datové struktuře zásobníku.
BFS je technika, která se používá k určení nejkratší trasy v grafu pomocí datové struktury Queue. Je vhodný pro hledání vrcholů v blízkých oblastech zdroje.
Na rozdíl od DFS nemůže být lépe aplikován v rozhodovacích stromech, které se nacházejí v hádankách nebo hrách.
DFS je technika, která se používá ke zjištění nejkratší cesty v grafu pomocí datové struktury Stack. Je vhodný pro oblasti vzdálené od zdrojů v rámci řešení.
Na rozdíl od BFS se dá lépe aplikovat na rozhodování ve hře nebo řešení problémů.
Srovnávací tabulka
| Parametry srovnání | BFS | DFS |
|---|---|---|
| Plná forma a definice | BFS znamená Breadth-First Search. Je to technika založená na vrcholu, která se používá k nalezení nejkratší trasy v grafu. | DFS znamená Depth First Search. Je to technika založená na hranách pro nalezení nejkratší trasy v grafu. |
| Závislost na datové struktuře | Breadth-First Search nebo BFS zjistí nejkratší cestu v grafu pomocí datové struktury Queue. | Depth First Search nebo DFS zjistí nejkratší cestu v grafu pomocí datové struktury Stack. |
| použití | V neváženém grafu se používá k nalezení nejkratší cesty jednoho zdroje, protože používá nejmenší počet hran z vrcholového zdroje. | V DFS by se pro dosažení cílového bodu nebo vrcholu z jakéhokoli zdroje mělo procházet více hranami. |
| Oblast vhodnosti | Jeho oblast vhodnosti pro hledání vrcholů se pohybuje v blízkém dosahu zdroje. Není vhodný pro vytváření rozhodovacích stromů ve hrách. | Jeho oblast vhodnosti se pohybuje v rámci řešení daleko od zdroje. Hodí se spíše pro rozhodování nebo problémy ve hrách či hádankách. |
| Mechanismus | V této technice je během návštěvy vždy vybrán jeden vrchol a označen, po kterém je sousední navštíveno a skladováno ve frontě. | Navštívené vertexy jsou vloženy do zásobníku a poté v případě absence vertexů jsou navštívené vertexy vyskakovány. |
Co je BFS?
S pomocí BFS se graf přechází v chlebu směrem k pohybu. Aby se nezapomnělo načíst další vrchol, používá se v této technice fronta.
K tomu dochází, když čelí slepé uličce v iteraci. Nepovažuje se za rozhodovací stromy, protože do značné míry zahrnuje všechny sousedy. Je poměrně pomalý než DFS.
Časová složitost BFS algoritmu BFS je O(V+E) v době seznamu sousedí a O(V^2) v době matice sousednosti. Zde E znamená hrany a V znamená vrcholy.
Algoritmus BFS v grafu lze použít v různých oblastech.
BFS se velmi používá pro ražení každého sousedního uzlu hruška-to-peer spojení. Prohledávače vyhledávačů vytvářejí index pomocí této techniky.
Pomáhá najít všechny související odkazy, od zdroje po nové stránky. Je nutné najít sousední místa pomocí a GPS navigační zařízení.
Algoritmus BFS se používá při vysílání některých paketů v síti. Algoritmus hledání cesty zahrnuje BFS.
Pomocí této techniky lze ve Ford-Fulkersonově algoritmu nalézt nejvyšší tok v síti.
Co je DFS?
S pomocí DFS se graf projíždí v hloubkovém pohybu. Zásobník se v této technice používá k připomenutí získání bodu vedle předchozího.
Vyhledávání se provádí během výskytu jakékoli iterace. Během rozhodovacího stromu by mělo být provedeno další procházení pro rozšíření rozhodnutí.
Závěrem je vítězství uznáno. Je srovnatelně rychlejší než BFS. Časová složitost DFS je O(V+E) během seznamu sousedících a O(V^2) během sousední matice.
Zde E znamená hrany a V znamená vrcholy. DFS se široce používá v různých oblastech.
Když se DFS provádí na neváženém grafu, vytvoří se minimální kostry pro každý pár stromů nejkratší cesty. Lze jej použít pro identifikaci cyklů v grafech.
Pokud je v BFS nalezen jeden zadní okraj, pak jeden existuje cyklus. Pomocí této techniky lze najít cestu mezi u a v nebo dvěma vrcholy.
Algoritmus DFS se používá pro topologické třídění. Lze jej použít k určení složek silně propojených v daném grafu.
Komponenty jsou vytvořeny tak, aby byly pevně spojeny, když mezi každým vrcholem existuje cesta.
Hlavní rozdíly mezi BFS a DFS
- Úplná forma BFS je Breadth-First Search a DFS je Depth First Search.
- BFS je vertex-centric technika a DFS je edge-centric technika.
- BFS využívá datovou strukturu Queue, ale DFS pracuje se strukturou Stack Dara.
- BFS pracuje na určení nejkratší cesty z jednoho zdroje, protože používá minimální počet hran z počátku vrcholu. Na druhou stranu DFS využívá více hran pro procházení k dosažení cílového bodu nebo vrcholu.
- BFS není vhodné pro použití v rozhodovacích stromech, které jsou v hádankách nebo hrách. Na druhou stranu je DFS vhodný pro řešení problémů ve hrách.
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-26350-2_14
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-42634-1_10
Poslední aktualizace: 11. června 2023
Vynaložil jsem tolik úsilí, abych napsal tento blogový příspěvek, abych vám poskytl hodnotu. Bude to pro mě velmi užitečné, pokud zvážíte sdílení na sociálních sítích nebo se svými přáteli / rodinou. SDÍLENÍ JE ♥️
Sandeep Bhandari získal bakalářský titul v oboru počítačů na Thapar University (2006). Má 20 let zkušeností v oblasti technologií. Má velký zájem o různé technické obory, včetně databázových systémů, počítačových sítí a programování. Více si o něm můžete přečíst na jeho bio stránka.
Rozdíly v mechanismech a oblastech vhodnosti mezi BFS a DFS zdůrazňují jejich odlišné role při procházení grafů. Zatímco BFS používá frontu a je vhodný pro hledání sousedů blízko zdroje, DFS využívá zásobník a je vhodnější pro zkoumání řešení dále od zdroje. Pochopení těchto rozdílů je klíčové pro určení nejvhodnější techniky pro konkrétní scénář procházení grafu.
Hlavní rozdíly mezi BFS a DFS z hlediska závislosti na datech, vhodných oblastí a mechanismů zdůrazňují různorodé aplikace těchto technik v různých oblastech. Zatímco BFS se používá v připojení peer-to-peer, indexování vyhledávačů a navigaci GPS, DFS se používá při vývoji minimálního spanning tree, identifikaci cyklů a topologickém třídění.
BFS a DFS slouží jako základní techniky pro procházení grafů, přičemž BFS se zaměřuje na nalezení nejkratší cesty a DFS zkoumá hloubku větví. Rozdíly v datových strukturách, oblastech vhodnosti a časové složitosti zdůrazňují zřetelné výhody a aplikace každé techniky ve scénářích procházení grafů.
BFS je zvláště užitečné při hledání nejkratší cesty v nevážených grafech a používá se v různých aplikacích, jako jsou prohledávače vyhledávačů, navigace GPS a vysílání síťových paketů. Na druhou stranu je DFS přínosem pro identifikaci cyklů v grafech, topologické řazení a určování silně propojených komponent. Každá technika má své vlastní jedinečné aplikace a oblasti vhodnosti.
Srovnávací tabulka efektivně shrnuje rozdíly mezi BFS a DFS, včetně jejich úplných forem, závislosti na datových strukturách, oblastech vhodnosti a mechanismech. Pochopení těchto rozdílů je klíčové pro určení nejvhodnější techniky pro konkrétní scénáře procházení grafů na základě jedinečných charakteristik a aplikací BFS a DFS.
BFS i DFS nabízejí různé přístupy k procházení grafů a mají své vlastní výrazné výhody. Zatímco BFS se zaměřuje na hledání nejkratší cesty pomocí datové struktury fronty, DFS zkoumá hloubku větve pomocí datové struktury zásobníku. Časová složitost a oblasti vhodnosti se u obou technik také liší.
Časová složitost BFS a DFS se liší v závislosti na typu grafové reprezentace, přičemž BFS má časovou složitost O(V+E) pro sousední seznamy a O(V^2) pro matice sousedství, zatímco DFS má stejnou časovou složitost. . Toto pochopení časové složitosti je důležité při zvažování účinnosti každé techniky v různých scénářích procházení grafů.
Základní rozdíly mezi BFS a DFS, pokud jde o datové struktury, oblasti vhodnosti a aplikace, podtrhují důležitost pochopení jejich odlišných rolí při procházení grafů. Obě techniky nabízejí cenné přístupy k řešení různých problémů s grafy a jsou vhodné pro specifické scénáře na základě jejich jedinečných vlastností.