BFS i DFS su ključni za pronalaženje grafikona. BFS je kratica za Breadth-First Search, a DFS za Depth-First Search. Obojica imaju razliku između njih dvoje.
Oba čak koriste različite strukture podataka za funkcioniranje, jedna koristi strukturu podataka Queue, a druga strukturu podataka Stack.
Ključni za poneti
- Pretraživanje u širinu (BFS) obrađuje čvorove u slojevima, posjećujući sve susjede prije prelaska na sljedeći sloj.
- Pretraživanje prvo u dubinu (DFS) istražuje dubinu grane prije povratka i istraživanja drugih grana.
- BFS koristi više memorije od DFS-a, ali može pronaći najkraći put, dok DFS koristi manje memorije, ali može prolaziti duljim putovima.
BFS protiv DFS-a
Razlika između BFS-a i DFS-a je u tome što je pretraživanje prvo u širinu tehnika koja se temelji na vrhu koja pomaže u isticanju najkraće staze u grafu. S druge strane, DFS ili Depth First Search je tehnika koja se temelji na rubu. BFS je tehnika koja ovisi o strukturi podataka reda. S druge strane, DFS ovisi o strukturi podataka Stack.
BFS je tehnika koja se primjenjuje za određivanje najkraće rute u grafu pomoću strukture podataka Queue. Pogodan je za pronalaženje vrhova unutar bliskih područja izvora.
Za razliku od DFS-a, ne može se bolje primijeniti u stablima odlučivanja koja se nalaze u zagonetkama ili igrama.
DFS je tehnika koja se primjenjuje za pronalaženje najkraćeg puta u grafu pomoću strukture podataka Stack. Pogodan je za područja udaljena od izvora unutar rješenja.
Za razliku od BFS-a, može se bolje primijeniti na donošenje odluka ili rješavanje problema u igri.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | BFS | DFS |
|---|---|---|
| Puni oblik i definicija | BFS je kratica za Breadth-First Search. To je tehnika temeljena na vrhu koja se koristi za pronalaženje najkraće rute u grafu. | DFS je kratica za Depth First Search. To je tehnika koja se temelji na rubovima za pronalaženje najkraće rute u grafu. |
| Ovisnost o strukturi podataka | Breadth-First Search ili BFS utvrđuje najkraći put u grafikonu uz pomoć strukture podataka Queue. | Depth First Search ili DFS utvrđuje najkraći put u grafikonu uz pomoć Stack strukture podataka. |
| Koristi | U neponderiranom grafu koristi se za pronalaženje najkraće staze jednog izvora budući da koristi najmanji broj bridova iz vrhnog izvora. | U DFS-u, za postizanje odredišne točke ili vrha iz bilo kojeg izvora, potrebno je prijeći više bridova. |
| Područje prikladnosti | Njegovo područje prikladnosti za pronalaženje vrhova kreće se u blizini izvora. Nije prikladno za postavljanje stabala odlučivanja u igre. | Njegovo područje prikladnosti kreće se unutar rješenja daleko od izvora. Pogodniji je za donošenje odluka ili probleme u igrama ili zagonetkama. |
| Mehanizam | U ovoj se tehnici odabire jedan po jedan vrh tijekom njegova posjeta i označava nakon čega se susjedni vrh posjećuje i stavlja u red čekanja. | Posjećeni vrhovi se stavljaju u stog, a zatim u nedostatku vrhova, posjećeni vrhovi se izdvajaju. |
Što je BFS?
Uz pomoć BFS-a, graf se prelazi u kruhu prema kretanju. Kako bismo zapamtili dohvaćanje sljedećeg vrha, u ovoj se tehnici koristi red čekanja.
To se događa kada se u iteraciji nađe u slijepoj ulici. Ne uzima se u obzir za stabla odlučivanja jer u velikoj mjeri obuhvaća sve susjede. Razmjerno je sporiji od DFS-a.
BFS algoritam BFS-ova vremenska složenost je O(V+E) tijekom vremena susjedne liste i O(V^2) tijekom vremena matrice susjedstva. Ovdje E označava rubove, a V označava vrhove.
BFS algoritam u grafu može se koristiti u različitim poljima.
BFS se često koristi za kovanje svakog susjednog čvora viriti-to-peer veze. Alati za indeksiranje tražilica grade indeks uz pomoć ove tehnike.
Pomaže pronaći sve povezane poveznice, od izvora do novih stranica. Potrebno je pronaći susjedna mjesta uz pomoć a GPS navigacijski objekt.
BFS algoritam koristi se prilikom emitiranja nekih paketa u umrežavanju. Algoritam traženja puta obuhvaća BFS.
Uz pomoć ove tehnike, najveći protok u mreži može se pronaći u Ford-Fulkersonovom algoritmu.
Što je DFS?
Uz pomoć DFS-a, graf se prelazi u dubinskom kretanju. Stog se koristi u ovoj tehnici kako bi se podsjetili na dobivanje točke pored prethodne.
Pretraživanje se provodi tijekom pojavljivanja bilo koje iteracije. Tijekom stabla odlučivanja potrebno je izvršiti daljnji prelazak radi povećanja odluke.
Zaključno, priznaje se pobjeda. Razmjerno je brži od BFS-a. DFS-ova vremenska složenost je O(V+E) tijekom susjedne liste i O(V^2) tijekom susjedne matrice.
Ovdje E označava rubove, a V označava vrhove. DFS se široko koristi u različitim područjima.
Kada se DFS izvodi na neponderiranom grafu, razvijaju se minimalna razapinjuća stabla za svaki par stabala najkraće staze. Može se primijeniti na identificiranje ciklusa u grafovima.
Ako je jedan stražnji rub pronađen u BFS-u, onda postoji ciklus. Put između u i v ili dva vrha može se pronaći uz pomoć ove tehnike.
Za topološko sortiranje koristi se DFS algoritam. Može se koristiti za određivanje komponenti snažno povezanih u danom grafu.
Komponente su skovane da budu snažno povezane kada postoji put između svakog vrha.
Glavne razlike između BFS i DFS
- Puni oblik BFS-a je Breadth-First Search, a DFS je Depth First Search.
- BFS je tehnika usmjerena na vrhove, a DFS je tehnika usmjerena na rubove.
- BFS koristi strukturu podataka Queue, ali DFS radi sa strukturom Stack Dara.
- BFS radi na utvrđivanju najkraće staze jednog izvora budući da koristi minimalni broj bridova iz ishodišta vrhova. S druge strane, DFS koristi više rubova za prelaženje da bi se dosegla odredišna točka ili Vertex.
- BFS nije prikladan za primjenu u stablima odlučivanja koja su u zagonetkama ili igrama. S druge strane, DFS je pogodan za rješavanje problema u igrama.
- 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
Zadnje ažuriranje: 11. lipnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
Razlike u mehanizmima i područjima prikladnosti između BFS-a i DFS-a ističu njihove različite uloge u obilasku grafa. Dok BFS koristi red čekanja i prikladan je za pronalaženje susjeda blizu izvora, DFS koristi hrpu i prikladniji je za istraživanje rješenja dalje od izvora. Razumijevanje ovih razlika ključno je za određivanje najprikladnije tehnike za određeni scenarij obilaska grafa.
Glavne razlike između BFS-a i DFS-a u pogledu ovisnosti o podacima, prikladnih područja i mehanizama naglašavaju različite primjene ovih tehnika u različitim područjima. Dok se BFS koristi u peer-to-peer vezama, indeksiranju tražilice i GPS navigaciji, DFS se primjenjuje u razvoju minimalnog razapinjućeg stabla, identifikaciji ciklusa i topološkom sortiranju.
BFS i DFS služe kao bitne tehnike za obilazak grafa, pri čemu se BFS fokusira na pronalaženje najkraćeg puta, a DFS istražuje dubinu grana. Razlike u strukturama podataka, područjima prikladnosti i vremenskoj složenosti naglašavaju različite prednosti i primjene svake tehnike u scenarijima obilaska grafa.
BFS je osobito koristan u pronalaženju najkraćeg puta u neponderiranim grafovima i koristi se u raznim aplikacijama kao što su tražilice za indeksiranje, GPS navigacija i emitiranje mrežnih paketa. S druge strane, DFS je koristan za identificiranje ciklusa u grafovima, topološko sortiranje i određivanje jako povezanih komponenti. Svaka tehnika ima svoje jedinstvene primjene i područja prikladnosti.
Tablica usporedbe učinkovito sažima razlike između BFS-a i DFS-a, uključujući njihove pune oblike, ovisnost o strukturama podataka, područja prikladnosti i mehanizme. Razumijevanje ovih razlika ključno je za određivanje najprikladnije tehnike za specifične scenarije obilaska grafa na temelju jedinstvenih karakteristika i primjena BFS-a i DFS-a.
I BFS i DFS nude različite pristupe obilasku grafa i imaju svoje posebne prednosti. Dok se BFS usredotočuje na pronalaženje najkraćeg puta koristeći podatkovnu strukturu reda čekanja, DFS istražuje dubinu grane koristeći strukturu podataka hrpe. Vremenska složenost i područja prikladnosti također se razlikuju između dviju tehnika.
Vremenska složenost BFS-a i DFS-a varira ovisno o vrsti prikaza grafa, pri čemu BFS ima vremensku složenost O(V+E) za susjedne liste i O(V^2) za matrice susjedstva, dok DFS ima istu vremensku složenost . Ovo razumijevanje vremenske složenosti važno je kada se razmatra učinkovitost svake tehnike u različitim scenarijima obilaska grafa.
Temeljne razlike između BFS-a i DFS-a u pogledu struktura podataka, područja prikladnosti i aplikacija naglašavaju važnost razumijevanja njihovih različitih uloga u obilasku grafa. Obje tehnike nude vrijedne pristupe rješavanju različitih problema s grafovima i prikladne su za specifične scenarije na temelju svojih jedinstvenih karakteristika.