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
- Поиск в ширину (BFS) обрабатывает узлы в слоях, посещая всех соседей, прежде чем перейти к следующему слою.
- Поиск в глубину (DFS) исследует глубину ветви перед возвратом и исследованием других ветвей.
- 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.
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.
В отличие от BFS, его лучше применять для принятия решений или решения проблем в игре.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | BFS | DFS |
|---|---|---|
| Полная форма и определение | BFS 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 данных | Поиск 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. |
| Пользы | В 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 пригодности | Его 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. |
| Механизм | В 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.
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 сети. вглядываться- одноранговые соединения. Поисковые роботы строят индекс с помощью этой техники.
Это помогает найти все связанные ссылки, начиная от источника и заканчивая новыми страницами. Требуется найти соседние места с помощью GPS средство 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 найдено одно заднее ребро, то существует одно цикл. С помощью этой техники можно найти путь между u и v или двумя вершинами.
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
- Полная форма BFS — поиск в ширину, а DFS — поиск в глубину.
- BFS — это метод, ориентированный на вершины, а DFS — метод, ориентированный на ребра.
- BFS использует структуру данных Queue, но DFS работает со структурой Stack Dara.
- 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.
- BFS не подходит для применения в деревьях принятия решений, таких как головоломки или игры. С другой стороны, DFS подходит для решения задач в играх.
- 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
Последнее обновление: 11 июня 2023 г.
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 ♥️
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.
Различия в механизмах и областях применимости между BFS и DFS подчеркивают их разные роли в обходе графа. В то время как BFS использует очередь и подходит для поиска соседей, близких к источнику, DFS использует стек и лучше подходит для поиска решений, находящихся дальше от источника. Понимание этих различий имеет решающее значение для определения наиболее подходящего метода для конкретного сценария обхода графа.
Основные различия между BFS и DFS с точки зрения зависимости данных, подходящих областей и механизмов подчеркивают разнообразные применения этих методов в различных областях. В то время как BFS используется в одноранговых соединениях, индексации поисковых систем и GPS-навигации, DFS применяется для разработки минимального связующего дерева, идентификации циклов и топологической сортировки.
BFS и DFS служат важными методами обхода графа, при этом BFS фокусируется на поиске кратчайшего пути, а DFS исследует глубину ветвей. Различия в структурах данных, областях применимости и временных сложностях подчеркивают явные преимущества и возможности применения каждого метода в сценариях обхода графа.
BFS особенно полезен при поиске кратчайшего пути в невзвешенных графах и используется в различных приложениях, таких как поисковые системы, GPS-навигация и сетевое пакетное вещание. С другой стороны, DFS полезен для идентификации циклов в графах, топологической сортировки и определения сильно связанных компонентов. Каждый метод имеет свои уникальные области применения и области применения.
Сравнительная таблица эффективно суммирует различия между BFS и DFS, включая их полные формы, зависимость от структур данных, областей применимости и механизмов. Понимание этих различий имеет решающее значение для определения наиболее подходящего метода для конкретных сценариев обхода графа, основанного на уникальных характеристиках и приложениях BFS и DFS.
И BFS, и DFS предлагают разные подходы к обходу графа и имеют свои явные преимущества. В то время как BFS фокусируется на поиске кратчайшего пути с использованием структуры данных очереди, DFS исследует глубину ветки с помощью структуры данных стека. Временная сложность и области применимости этих двух методов также различаются.
Временная сложность BFS и DFS варьируется в зависимости от типа представления графа: BFS имеет временную сложность O(V+E) для соседних списков и O(V^2) для матриц смежности, тогда как DFS имеет одинаковую временную сложность. . Такое понимание временной сложности важно при рассмотрении эффективности каждого метода в различных сценариях обхода графа.
Фундаментальные различия между BFS и DFS с точки зрения структур данных, областей применения и приложений подчеркивают важность понимания их различных ролей в обходе графа. Оба метода предлагают ценные подходы к решению различных задач на графах и подходят для конкретных сценариев благодаря своим уникальным характеристикам.