Совместное использование заботу!

BFS и DFS жизненно важны для получения графов. BFS означает поиск в ширину, а DFS — поиск в глубину. Оба они имеют различие между ними.

Оба они даже используют различную структуру данных для функционирования: одна использует структуру данных Queue, а другая — структуру данных Stack.

Основные выводы

  1. Поиск в ширину (BFS) обрабатывает узлы в слоях, посещая всех соседей, прежде чем перейти к следующему слою.
  2. Поиск в глубину (DFS) исследует глубину ветви перед возвратом и исследованием других ветвей.
  3. BFS использует больше памяти, чем DFS, но может найти кратчайший путь, в то время как DFS использует меньше памяти, но может проходить по более длинным путям.

БФС против ДФС

Разница между BFS и DFS заключается в том, что поиск в ширину — это метод, основанный на вершине, которая помогает указать кратчайший путь в графе. С другой стороны, DFS или поиск в глубину — это метод, основанный на крае. BFS — это метод, который зависит от структуры данных очереди. С другой стороны, DFS зависит от структуры данных стека.

БФС против ДФС

BFS — это метод, который применяется для определения кратчайшего маршрута в графе с использованием структуры данных Queue. Он подходит для поиска вершин в близких областях источника.

В отличие от DFS, его нельзя лучше применять в деревьях принятия решений, которые можно найти в головоломках или играх.

DFS — это метод, который применяется для нахождения кратчайшего пути в графе с использованием структуры данных Stack. Он подходит для областей, удаленных от источников в пределах решения.

Читайте также:  Google против Wolfram Alpha: разница и сравнение

В отличие от BFS, его лучше применять для принятия решений или решения проблем в игре.

Сравнительная таблица

Параметры сравненияBFSDFS
Полная форма и определениеBFS означает поиск в ширину. Это метод, основанный на вершине, которая используется для поиска кратчайшего маршрута в графе.
DFS означает поиск в глубину. Это метод, основанный на использовании ребер для поиска кратчайшего маршрута в графе.
Зависимость от структуры данныхПоиск в ширину или BFS определяет кратчайший путь в графе с помощью структуры данных Queue.
Поиск в глубину или DFS определяет кратчайший путь в графе с помощью структуры данных стека.
ПользыВ невзвешенном графе он используется для поиска кратчайшего пути из одного источника, поскольку он использует наименьшее количество ребер из источника вершин.
В DFS для достижения точки назначения или вершины из любого источника необходимо пройти больше ребер.
Область пригодностиЕго область пригодности для поиска вершин находится в непосредственной близости от источника. Это не подходит для создания деревьев решений, присутствующих в играх.
Его область пригодности колеблется в пределах растворов, удаленных от источника. Он больше подходит для принятия решений или задач в играх или головоломках.
МеханизмВ этом методе во время посещения выбирается одна вершина и помечается, после чего соседняя вершина посещается и помещается в очередь.
Посещенные вершины помещаются в стек, а затем, при отсутствии вершин, посещенные вершины извлекаются.

Что такое БФС?

С помощью BFS граф проходится по хлебу в сторону движения. Чтобы не забыть выбрать следующую вершину, в этом методе используется очередь.

Читайте также:  Композиция против наследования: разница и сравнение

Это происходит, когда он сталкивается с тупиком в итерации. Он не рассматривается для деревьев решений, так как в значительной степени охватывает всех соседей. Это сравнительно медленно, чем DFS.

Алгоритм BFS Временная сложность алгоритма BFS составляет O(V+E) во время списка смежных областей и O(V^2) во время матрицы смежности. Здесь E обозначает ребра, а V обозначает вершины.

Алгоритм BFS в графе можно использовать в разных областях.

BFS широко используется для создания каждого соседнего узла в одноранговых соединениях. Сканеры поисковых систем создают индекс с помощью этого метода.

Это помогает найти все связанные ссылки, от источника до новых страниц. Требуется найти соседние места с помощью средства GPS-навигации.

Алгоритм BFS используется при передаче некоторых пакетов в сети. Алгоритм поиска пути включает в себя BFS.

С помощью этой техники самый высокий поток в сети можно найти в алгоритме Форда-Фалкерсона.

Что такое ДФС?

С помощью DFS граф перемещается в глубину. В этой технике используется стек, чтобы напомнить о получении точки рядом с предыдущей.

Поиск выполняется во время возникновения любой итерации. Во время дерева решений следует выполнить дальнейший обход для увеличения решения.

В итоге победа признана. Это сравнительно быстро по скорости, чем BFS. Временная сложность DFS составляет O (V + E) в соседнем списке и O (V ^ 2) в соседней матрице.

Здесь E обозначает ребра, а V обозначает вершины. DFS широко используется в различных областях.

Когда поиск в глубину выполняется на невзвешенном графе, минимальные остовные деревья разрабатываются для каждой пары деревьев кратчайших путей. Его можно применять для выявления циклов на графиках.

Если в BFS обнаружено одно заднее ребро, то цикл один. Путь между u и v или двумя вершинами можно найти с помощью этого метода.

Алгоритм DFS используется для топологической сортировки. Его можно использовать для определения компонентов, сильно связанных в данном графе.

Компоненты придуманы, чтобы быть сильно связанными, когда между каждой вершиной есть путь.

Основные различия между BFS и DFS

  1. Полная форма BFS — поиск в ширину, а DFS — поиск в глубину.
  2. BFS — это метод, ориентированный на вершины, а DFS — метод, ориентированный на ребра.
  3. BFS использует структуру данных Queue, но DFS работает со структурой Stack Dara.
  4. BFS работает для расчета кратчайшего пути из одного источника, поскольку использует минимальное количество ребер из начала вершины. С другой стороны, DFS использует больше ребер для прохождения, чтобы достичь точки назначения или вершины.
  5. BFS не подходит для применения в деревьях принятия решений, таких как головоломки или игры. С другой стороны, DFS подходит для решения задач в играх.
Рекомендации
  1. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-26350-2_14
  2. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-42634-1_10
точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!

By Сандип Бхандари

Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.