BFS y DFS son vitales para los hallazgos de gráficos. BFS significa Breadth-First Search y DFS significa Depth-First Search. Ambos tienen una distinción entre los dos.
Ambos incluso usan una estructura de datos diferente para el funcionamiento, uno usa la estructura de datos Queue, otro es la estructura de datos Stack.
Puntos clave
- La búsqueda en amplitud (BFS) procesa los nodos en capas, visitando todos los vecinos antes de pasar a la siguiente capa.
- La búsqueda primero en profundidad (DFS) explora la profundidad de una rama antes de retroceder y explorar otras ramas.
- BFS usa más memoria que DFS pero puede encontrar la ruta más corta, mientras que DFS usa menos memoria pero puede recorrer rutas más largas.
BFS frente a DFS
La diferencia entre BFS y DFS es que Breadth-First Search es una técnica basada en el vértice que ayuda a señalar la ruta más corta en un gráfico. Por otro lado, el DFS o Depth First Search es una técnica que se basa en edge. El BFS es una técnica que depende de la estructura de datos de la cola. Por otro lado, el DFS depende de la estructura de datos de la pila.
BFS es una técnica que se aplica para determinar la ruta más corta en un gráfico mediante el uso de una estructura de datos de cola. Es adecuado para encontrar vértices dentro de áreas cercanas a la fuente.
A diferencia de DFS, no se puede aplicar mejor en árboles de toma de decisiones que se encuentran en rompecabezas o juegos.
DFS es una técnica que se aplica para encontrar la ruta más corta en un gráfico utilizando la estructura de datos Stack. Es adecuado para áreas alejadas de las fuentes dentro de la solución.
A diferencia de BFS, se puede aplicar mejor a la toma de decisiones o la resolución de problemas en el juego.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | BFS | DFS |
|---|---|---|
| Forma completa y definición | BFS significa búsqueda primero en anchura. Es una técnica basada en el vértice que se utiliza para encontrar la ruta más corta en el gráfico. | DFS significa búsqueda en profundidad primero. Es una técnica basada en aristas para encontrar la ruta más corta en el gráfico. |
| Dependencia de la estructura de datos | Breadth-First Search o BFS descubre la ruta más corta en un gráfico con la ayuda de la estructura de datos de la cola. | La primera búsqueda en profundidad o el DFS descubren la ruta más corta en un gráfico con la ayuda de la estructura de datos Stack. |
| Usos | En un gráfico no ponderado, se usa para encontrar la ruta más corta de una sola fuente, ya que usa la menor cantidad de aristas de una fuente de vértice. | En DFS, para llegar a un punto de destino o vértice desde cualquier fuente, se deben atravesar más aristas. |
| Área de idoneidad | Su área de idoneidad para encontrar rangos de vértices dentro del rango cercano de la fuente. No es adecuado para hacer árboles de decisión presentes en los juegos. | Su área de idoneidad oscila dentro de las soluciones alejadas de la fuente. Es más adecuado para la toma de decisiones o problemas en juegos o rompecabezas. |
| Mecanismo | En esta técnica, se elige un solo vértice a la vez durante su visita y se marca, después de lo cual se visita el adyacente y se almacena en la cola. | Los vértices visitados se colocan en la pila y luego, en ausencia de vértices, los vértices visitados se extraen. |
¿Qué es BFS?
Con la ayuda de BFS, el gráfico se recorre en un pan hacia el movimiento. Para recordar buscar el siguiente vértice, en esta técnica se utiliza una cola.
Esto ocurre cuando se enfrenta a un callejón sin salida en una iteración. No se considera para los árboles de decisión, ya que abarca ampliamente a todos los vecinos. Es comparativamente lento que DFS.
La complejidad temporal del algoritmo BFS BFS es O(V+E) durante el tiempo de la lista Adyacente y O(V^2) durante el tiempo de la matriz de adyacencia. Aquí, E representa aristas y V representa vértices.
El algoritmo BFS en un gráfico se puede utilizar en diferentes campos.
BFS es muy utilizado para acuñar todos y cada uno de los nodos vecinos en pares-conexiones entre pares. Los rastreadores de los motores de búsqueda construyen el índice con la ayuda de esta técnica.
Ayuda a encontrar todos los enlaces asociados, desde la fuente hasta las nuevas páginas. Se requiere encontrar lugares vecinos con la ayuda de un GPS instalación de navegación.
El algoritmo BFS se usa al transmitir algunos paquetes en la red. El algoritmo de búsqueda de rutas abarca BFS.
Con la ayuda de esta técnica, el flujo más alto de una red se puede encontrar en el algoritmo de Ford-Fulkerson.
¿Qué es DFS?
Con la ayuda de DFS, un gráfico se recorre en profundidad. En esta técnica se utiliza una pila para recordar que se obtuvo el punto junto al anterior.
La búsqueda se realiza durante la ocurrencia de cualquier iteración. Durante el árbol de decisión, se debe realizar un recorrido adicional para aumentar la decisión.
En conclusión, se reconoce la victoria. Es comparativamente rápido en velocidad que BFS. La complejidad temporal de DFS es O(V+E) durante la lista Adyacente y O(V^2) durante la matriz adyacente.
Aquí, E representa aristas y V representa vértices. DFS se utiliza ampliamente en diferentes campos.
Cuando se realiza DFS en el gráfico no ponderado, se desarrollan árboles de expansión mínimos para cada par de árboles de ruta más corta. Se puede aplicar para identificar ciclos en gráficos.
Si se encuentra un borde posterior en BFS, entonces hay uno Cycle. El camino entre u y v o dos vértices se puede encontrar con la ayuda de esta técnica.
El algoritmo DFS se utiliza para la clasificación topológica. Se puede utilizar para determinar los componentes fuertemente vinculados en un gráfico dado.
Los componentes se acuñan para estar fuertemente conectados cuando hay un camino entre cada vértice.
Principales diferencias entre BFS y DFS
- La forma completa de BFS es Breadth-First Search, y DFS es Depth First Search.
- BFS es una técnica centrada en vértices y DFS es una técnica centrada en bordes.
- BFS utiliza la estructura de datos Queue, pero DFS funciona con la estructura Stack Dara.
- BFS trabaja para calcular la ruta más corta de una sola fuente, ya que utiliza el recuento mínimo de aristas desde un origen de vértice. Por otro lado, el DFS utiliza más bordes para atravesar para llegar a un punto de destino o vértice.
- BFS no es adecuado para ser aplicado en árboles de toma de decisiones que se encuentran en rompecabezas o juegos. Por otro lado, DFS es adecuado para la resolución de problemas en los juegos.
- 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
Última actualización: 11 de junio de 2023
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Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
Las diferencias en los mecanismos y áreas de idoneidad entre BFS y DFS resaltan sus distintos roles en el recorrido de gráficos. Mientras que BFS utiliza una cola y es adecuado para encontrar vecinos cercanos al origen, DFS emplea una pila y es más adecuado para explorar soluciones más alejadas del origen. Comprender estas diferencias es crucial para determinar la técnica más adecuada para un escenario de recorrido de gráfico específico.
Las principales diferencias entre BFS y DFS en términos de dependencia de datos, áreas adecuadas y mecanismos resaltan las diversas aplicaciones de estas técnicas en diversos campos. Mientras que BFS se utiliza en conexiones de igual a igual, indexación de motores de búsqueda y navegación GPS, DFS se aplica en el desarrollo de árboles de expansión mínima, identificación de ciclos y clasificación topológica.
BFS y DFS sirven como técnicas esenciales para el recorrido de gráficos: BFS se centra en encontrar el camino más corto y DFS explora la profundidad de las ramas. Las diferencias en las estructuras de datos, las áreas de idoneidad y las complejidades temporales resaltan las distintas ventajas y aplicaciones de cada técnica en escenarios de recorrido de gráficos.
BFS es particularmente útil para encontrar la ruta más corta en gráficos no ponderados y se utiliza en diversas aplicaciones, como rastreadores de motores de búsqueda, navegación GPS y transmisión de paquetes de red. Por otro lado, DFS es beneficioso para identificar ciclos en gráficos, ordenar topológicamente y determinar componentes fuertemente conectados. Cada técnica tiene sus propias aplicaciones y áreas de idoneidad únicas.
La tabla de comparación resume efectivamente las diferencias entre BFS y DFS, incluidas sus formas completas, la dependencia de las estructuras de datos, las áreas de idoneidad y los mecanismos. Comprender estas diferencias es crucial para determinar la técnica más adecuada para escenarios de recorrido de gráficos específicos en función de las características y aplicaciones únicas de BFS y DFS.
Tanto BFS como DFS ofrecen diferentes enfoques para el recorrido de gráficos y tienen sus propias ventajas distintivas. Mientras que BFS se centra en encontrar la ruta más corta utilizando una estructura de datos de cola, DFS explora la profundidad de una rama utilizando una estructura de datos de pila. La complejidad temporal y las áreas de idoneidad también difieren entre las dos técnicas.
La complejidad temporal de BFS y DFS varía según el tipo de representación gráfica: BFS tiene una complejidad temporal de O(V+E) para listas adyacentes y O(V^2) para matrices de adyacencia, mientras que DFS tiene las mismas complejidades temporales. . Esta comprensión de la complejidad del tiempo es importante al considerar la eficiencia de cada técnica en diferentes escenarios de recorrido de gráficos.
Las diferencias fundamentales entre BFS y DFS en términos de estructuras de datos, áreas de idoneidad y aplicaciones subrayan la importancia de comprender sus distintas funciones en el recorrido de gráficos. Ambas técnicas ofrecen enfoques valiosos para resolver diferentes problemas gráficos y son adecuadas para escenarios específicos según sus características únicas.