BFS et DFS sont tous deux essentiels pour les résultats de graphes. BFS signifie Breadth-First Search et DFS signifie Depth-First Search. Les deux ont une distinction entre les deux.
Les deux utilisent même une structure de données différente pour le fonctionnement, l'une utilisant la structure de données Queue, l'autre étant la structure de données Stack.
Faits marquants
- La recherche en largeur d'abord (BFS) traite les nœuds dans les couches, visitant tous les voisins avant de passer à la couche suivante.
- La recherche en profondeur d'abord (DFS) explore la profondeur d'une branche avant de revenir en arrière et d'explorer d'autres branches.
- BFS utilise plus de mémoire que DFS mais peut trouver le chemin le plus court, tandis que DFS utilise moins de mémoire mais peut parcourir des chemins plus longs.
BFS contre DFS
La différence entre BFS et DFS est que la recherche en largeur est une technique basée sur le sommet qui aide à indiquer le chemin le plus court dans un graphe. D'autre part, le DFS ou Depth First Search est une technique qui se base sur les contours. Le BFS est une technique qui dépend de la structure des données de la file d'attente. D'autre part, le DFS dépend de la structure de données Stack.
BFS est une technique appliquée pour déterminer l'itinéraire le plus court dans un graphique à l'aide d'une structure de données de file d'attente. Il convient pour trouver des sommets dans des zones proches de la source.
Contrairement à DFS, il ne peut pas être mieux appliqué dans les arbres décisionnels trouvés dans les puzzles ou les jeux.
DFS est une technique appliquée pour trouver le chemin le plus court dans un graphe en utilisant la structure de données Stack. Il convient aux zones éloignées des sources dans la solution.
Contrairement à BFS, il peut être mieux appliqué à la prise de décision ou à la résolution de problèmes dans le jeu.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | BFS | DFS |
|---|---|---|
| Forme complète et définition | BFS signifie Recherche en largeur d'abord. C'est une technique basée sur le sommet qui est utilisée pour trouver le chemin le plus court dans le graphe. | DFS signifie Depth First Search. C'est une technique basée sur les arêtes pour trouver le chemin le plus court dans le graphe. |
| Dépendance à la structure des données | Breadth-First Search ou le BFS détermine le chemin le plus court dans un graphique à l'aide de la structure de données Queue. | Depth First Search ou le DFS détermine le chemin le plus court dans un graphique à l'aide de la structure de données Stack. |
| Les usages | Dans un graphe non pondéré, il est utilisé pour trouver le chemin le plus court d'une seule source car il utilise le moins d'arêtes à partir d'une source de sommets. | Dans DFS, pour atteindre un point de destination ou un sommet à partir de n'importe quelle source, plusieurs arêtes doivent être traversées. |
| Domaine d'aptitude | Sa zone d'adéquation pour trouver des sommets s'étend à proximité de la source. Il n'est pas adapté pour faire des arbres de décision présents dans les jeux. | Son domaine d'adéquation s'étend aux solutions éloignées de la source. Il est plus adapté à la prise de décision ou aux problèmes dans les jeux ou les puzzles. |
| Mécanisme | Dans cette technique, un seul sommet est choisi à la fois lors de sa visite et marqué après quoi adjacent est visité et stocké dans la file d'attente. | Les sommets visités sont mis dans la pile puis en l'absence de sommets, les sommets visités sont sautés. |
Qu'est-ce que BFS ?
Avec l'aide de BFS, le graphe est parcouru dans un pain vers le mouvement. Pour se souvenir de récupérer le sommet suivant, une file d'attente est utilisée dans cette technique.
Cela se produit lorsqu'il fait face à une impasse dans une itération. Il n'est pas pris en compte pour les arbres de décision car il englobe largement tous les voisins. Il est relativement lent que DFS.
La complexité temporelle de l'algorithme BFS est O(V+E) pendant le temps de la liste adjacente et O(V^2) pendant le temps de la matrice d'adjacence. Ici, E représente les arêtes et V représente les sommets.
L'algorithme BFS dans un graphe peut être utilisé dans différents domaines.
BFS est très utilisé pour inventer chaque nœud voisin dans par les pairs-les connexions homologues. Les robots des moteurs de recherche construisent l'index à l'aide de cette technique.
Il aide à trouver tous les liens associés, allant de la source aux nouvelles pages. Il est nécessaire de trouver des lieux voisins à l'aide d'un GPS facilité de navigation.
L'algorithme BFS est utilisé lors de la diffusion de certains paquets dans le réseau. L'algorithme de recherche de chemin englobe BFS.
Grâce à cette technique, le débit le plus élevé dans un réseau peut être trouvé dans l'algorithme de Ford-Fulkerson.
Qu'est-ce que le SDF ?
A l'aide de DFS, un graphe est parcouru en profondeur. Une pile est utilisée dans cette technique pour se rappeler d'obtenir le point à côté de l'ancien.
La recherche est effectuée lors de l'occurrence de toute itération. Au cours de l'arbre de décision, une traversée supplémentaire doit être effectuée pour l'augmentation de la décision.
En conclusion, la victoire est reconnue. Il est relativement rapide en vitesse que BFS. La complexité temporelle de DFS est O(V+E) pendant la liste adjacente et O(V^2) pendant la matrice adjacente.
Ici, E représente les arêtes et V représente les sommets. DFS est largement utilisé dans différents domaines.
Lorsque DFS est exécuté sur le graphe non pondéré, des arbres couvrant minimum sont développés pour chaque paire d'arbres de chemin le plus court. Il peut être appliqué à l'identification des cycles dans les graphiques.
Si un bord arrière est trouvé dans BFS, alors il y en a un cycle. Le chemin entre u et v ou deux sommets peut être trouvé à l'aide de cette technique.
L'algorithme DFS est utilisé pour le tri topologique. Il peut être utilisé pour déterminer les composantes fortement liées dans un graphe donné.
Les composants sont inventés pour être fortement connectés lorsqu'il existe un chemin entre chaque sommet.
Principales différences entre BFS et DFS
- La forme complète de BFS est Breadth-First Search, et DFS est Depth First Search.
- BFS est une technique centrée sur les sommets et DFS est une technique centrée sur les bords.
- BFS utilise la structure de données Queue, mais DFS fonctionne avec la structure Stack Dara.
- BFS fonctionne pour déterminer le chemin le plus court d'une seule source car il utilise le nombre minimum d'arêtes à partir d'une origine de sommet. D'autre part, le DFS utilise plus d'arêtes pour traverser pour atteindre un point de destination ou Vertex.
- BFS n'est pas adapté pour être appliqué dans les arbres de prise de décision qui sont dans des puzzles ou des jeux. D'autre part, DFS convient à la résolution de problèmes dans les jeux.
- 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
Dernière mise à jour : 11 juin 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
Les différences de mécanismes et de domaines d'adéquation entre BFS et DFS mettent en évidence leurs rôles distincts dans le parcours des graphes. Alors que BFS utilise une file d'attente et convient pour trouver des voisins proches de la source, DFS utilise une pile et est mieux adapté pour explorer des solutions plus éloignées de la source. Comprendre ces différences est crucial pour déterminer la technique la plus appropriée pour un scénario de parcours de graphe spécifique.
Les principales différences entre BFS et DFS en termes de dépendance aux données, de domaines appropriés et de mécanismes mettent en évidence les diverses applications de ces techniques dans divers domaines. Alors que BFS est utilisé dans les connexions peer-to-peer, l'indexation des moteurs de recherche et la navigation GPS, DFS est appliqué dans le développement d'arbres couvrants minimaux, l'identification de cycles et le tri topologique.
BFS et DFS sont des techniques essentielles pour le parcours de graphes, BFS se concentrant sur la recherche du chemin le plus court et DFS explorant la profondeur des branches. Les différences dans les structures de données, les domaines d'adéquation et les complexités temporelles mettent en évidence les avantages et les applications distincts de chaque technique dans les scénarios de parcours de graphes.
BFS est particulièrement utile pour trouver le chemin le plus court dans des graphiques non pondérés et est utilisé dans diverses applications telles que les robots des moteurs de recherche, la navigation GPS et la diffusion de paquets réseau. D'un autre côté, DFS est bénéfique pour identifier les cycles dans les graphiques, le tri topologique et la détermination des composants fortement connectés. Chaque technique a ses propres applications et domaines d’application.
Le tableau de comparaison résume efficacement les différences entre BFS et DFS, y compris leurs formes complètes, leur dépendance à l'égard des structures de données, leurs domaines d'adéquation et leurs mécanismes. Comprendre ces différences est crucial pour déterminer la technique la plus appropriée pour des scénarios de parcours de graphiques spécifiques basés sur les caractéristiques et applications uniques de BFS et DFS.
BFS et DFS proposent toutes deux différentes approches du parcours graphique et présentent leurs propres avantages distincts. Alors que BFS se concentre sur la recherche du chemin le plus court à l'aide d'une structure de données de file d'attente, DFS explore la profondeur d'une branche à l'aide d'une structure de données de pile. La complexité temporelle et les domaines d'adéquation diffèrent également entre les deux techniques.
La complexité temporelle de BFS et DFS varie en fonction du type de représentation graphique, BFS ayant une complexité temporelle de O(V+E) pour les listes adjacentes et O(V^2) pour les matrices de contiguïté, tandis que DFS a les mêmes complexités temporelles. . Cette compréhension de la complexité temporelle est importante lorsque l’on considère l’efficacité de chaque technique dans différents scénarios de parcours de graphes.
Les différences fondamentales entre BFS et DFS en termes de structures de données, de domaines d'adéquation et d'applications soulignent l'importance de comprendre leurs rôles distincts dans le parcours des graphes. Les deux techniques offrent des approches précieuses pour résoudre différents problèmes de graphes et conviennent à des scénarios spécifiques en fonction de leurs caractéristiques uniques.