BFS và DFS đều quan trọng đối với các phát hiện đồ thị. BFS là viết tắt của Tìm kiếm theo chiều rộng và DFS là viết tắt của Tìm kiếm theo chiều sâu. Cả hai đều có sự khác biệt giữa hai người.
Cả hai thậm chí còn sử dụng cấu trúc dữ liệu khác nhau cho chức năng, một sử dụng cấu trúc dữ liệu Hàng đợi, một cấu trúc dữ liệu khác là cấu trúc dữ liệu Stack.
Chìa khóa chính
- Tìm kiếm theo chiều rộng (BFS) xử lý các nút trong các lớp, truy cập tất cả các nút lân cận trước khi chuyển sang lớp tiếp theo.
- Tìm kiếm theo chiều sâu (DFS) khám phá độ sâu của một nhánh trước khi quay lại và khám phá các nhánh khác.
- BFS sử dụng nhiều bộ nhớ hơn DFS nhưng có thể tìm đường đi ngắn nhất, trong khi DFS sử dụng ít bộ nhớ hơn nhưng có thể đi qua các đường dẫn dài hơn.
BFS so với DFS
Sự khác biệt giữa BFS và DFS là Tìm kiếm theo chiều rộng là một kỹ thuật dựa trên đỉnh giúp chỉ ra đường đi ngắn nhất trong biểu đồ. Mặt khác, DFS hoặc Tìm kiếm theo chiều sâu là một kỹ thuật dựa trên cạnh. BFS là một kỹ thuật phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu hàng đợi. Mặt khác, DFS phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu Stack.
BFS là một kỹ thuật được áp dụng để tìm ra tuyến đường ngắn nhất trong biểu đồ bằng cách sử dụng cấu trúc dữ liệu Hàng đợi. Nó phù hợp để tìm các đỉnh trong các khu vực gần nguồn.
Không giống như DFS, nó không thể được áp dụng tốt hơn trong cây ra quyết định được tìm thấy trong các câu đố hoặc trò chơi.
DFS là một kỹ thuật được áp dụng để tìm ra đường đi ngắn nhất trong biểu đồ bằng cấu trúc dữ liệu Stack. Nó phù hợp cho các khu vực cách xa các nguồn trong giải pháp.
Không giống như BFS, nó có thể được áp dụng tốt hơn cho việc ra quyết định trong trò chơi hoặc giải quyết vấn đề.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | BFS | DFS |
|---|---|---|
| Hình thức đầy đủ và định nghĩa | BFS là viết tắt của Tìm kiếm theo chiều rộng đầu tiên. Đây là một kỹ thuật dựa trên đỉnh được sử dụng để tìm đường đi ngắn nhất trong biểu đồ. | DFS là viết tắt của Tìm kiếm độ sâu đầu tiên. Đây là một kỹ thuật dựa trên các cạnh để tìm đường đi ngắn nhất trong đồ thị. |
| Sự phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu | Tìm kiếm theo chiều rộng hoặc BFS tìm ra đường đi ngắn nhất trong biểu đồ với sự trợ giúp của cấu trúc dữ liệu Hàng đợi. | Tìm kiếm theo chiều sâu hoặc DFS tìm ra đường đi ngắn nhất trong biểu đồ với sự trợ giúp của cấu trúc dữ liệu Stack. |
| Sử dụng | Trong một đồ thị không có trọng số, nó được sử dụng để tìm đường đi ngắn nhất của một nguồn duy nhất vì nó sử dụng số cạnh ít nhất từ một nguồn đỉnh. | Trong DFS, để đến được điểm đích hoặc đỉnh từ bất kỳ nguồn nào, cần phải duyệt nhiều cạnh hơn. |
| Khu vực phù hợp | Vùng phù hợp của nó để tìm các đỉnh nằm trong phạm vi gần của nguồn. Nó không phù hợp để tạo cây quyết định trong trò chơi. | Phạm vi phù hợp của nó nằm trong các giải pháp cách xa nguồn. Nó phù hợp hơn cho việc ra quyết định hoặc các vấn đề trong trò chơi hoặc câu đố. |
| Cơ chế | Trong kỹ thuật này, một đỉnh duy nhất được chọn tại một thời điểm trong suốt lượt truy cập của nó và được đánh dấu, sau đó đỉnh liền kề sẽ được truy cập và lưu trữ trong hàng đợi. | Các đỉnh đã thăm được đưa vào ngăn xếp và sau đó trong trường hợp không có đỉnh, các đỉnh đã thăm sẽ được bật ra. |
BFS là gì?
Với sự trợ giúp của BFS, biểu đồ được duyệt theo hình bánh mì về phía chuyển động. Để ghi nhớ tìm nạp đỉnh tiếp theo, một hàng đợi được sử dụng trong kỹ thuật này.
Điều này xảy ra khi nó gặp ngõ cụt trong một lần lặp. Nó không được xem xét cho cây quyết định vì nó bao trùm tất cả các hàng xóm. Nó tương đối chậm hơn DFS.
Thuật toán BFS Độ phức tạp thời gian của BFS là O(V+E) trong thời gian của Danh sách liền kề và O(V^2) trong thời gian của ma trận kề. Ở đây, E là viết tắt của các cạnh và V là viết tắt của các đỉnh.
Thuật toán BFS trong biểu đồ có thể được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau.
BFS được sử dụng nhiều để tạo ra từng nút lân cận trong lê-to-peer kết nối. Trình thu thập thông tin của công cụ tìm kiếm xây dựng chỉ mục với sự trợ giúp của kỹ thuật này.
Nó giúp tìm tất cả các liên kết được liên kết, từ nguồn đến các trang mới. Nó là cần thiết để tìm những nơi lân cận với sự giúp đỡ của một GPS cơ sở chuyển hướng.
Thuật toán BFS được sử dụng trong khi phát một số gói trong mạng. Thuật toán tìm đường bao gồm BFS.
Với sự trợ giúp của kỹ thuật này, luồng cao nhất trong mạng có thể được tìm thấy trong thuật toán Ford-Fulkerson.
DFS là gì?
Với sự trợ giúp của DFS, một biểu đồ được duyệt theo chuyển động theo chiều sâu. Một ngăn xếp được sử dụng trong kỹ thuật này để được nhắc nhở về việc lấy điểm bên cạnh điểm trước đó.
Việc tìm kiếm được thực hiện trong quá trình xảy ra bất kỳ lần lặp nào. Trong cây quyết định, nên thực hiện thêm phép duyệt để tăng thêm quyết định.
Tóm lại, chiến thắng được thừa nhận. Nó có tốc độ tương đối nhanh hơn BFS. Độ phức tạp thời gian của DFS là O(V+E) trong danh sách Liền kề và O(V^2) trong ma trận liền kề.
Ở đây, E là viết tắt của các cạnh và V là viết tắt của các đỉnh. DFS được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau.
Khi DFS được thực hiện trên đồ thị không trọng số, các cây bao trùm tối thiểu được phát triển cho mọi cặp cây đường đi ngắn nhất. Nó có thể được áp dụng để xác định các chu kỳ trong đồ thị.
Nếu một cạnh sau được tìm thấy trong BFS, thì có một chu kỳ. Đường đi giữa u và v hoặc hai đỉnh có thể được tìm thấy với sự trợ giúp của kỹ thuật này.
Thuật toán DFS được sử dụng để sắp xếp tô pô. Nó có thể được sử dụng để xác định các thành phần được liên kết chặt chẽ trong một đồ thị nhất định.
Các thành phần được tạo ra để được kết nối mạnh mẽ khi có một đường dẫn giữa mỗi đỉnh.
Sự khác biệt chính giữa BFS và DFS
- Hình thức đầy đủ của BFS là Tìm kiếm theo chiều rộng và DFS là Tìm kiếm theo chiều sâu.
- BFS là một kỹ thuật lấy đỉnh làm trung tâm và DFS là một kỹ thuật lấy cạnh làm trung tâm.
- BFS sử dụng cấu trúc dữ liệu Hàng đợi, nhưng DFS hoạt động với cấu trúc Stack Dara.
- BFS hoạt động để tìm đường đi ngắn nhất của một nguồn duy nhất vì nó sử dụng số lượng cạnh tối thiểu từ điểm gốc của đỉnh. Mặt khác, DFS sử dụng nhiều cạnh hơn để di chuyển ngang để đến điểm đích hoặc Vertex.
- BFS không phù hợp để áp dụng trong cây ra quyết định trong câu đố hoặc trò chơi. Mặt khác, DFS phù hợp để giải quyết vấn đề trong trò chơi.
- 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
Cập nhật lần cuối: ngày 11 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Sandeep Bhandari có bằng Cử nhân Kỹ thuật Máy tính của Đại học Thapar (2006). Ông có 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ. Anh rất quan tâm đến các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau, bao gồm hệ thống cơ sở dữ liệu, mạng máy tính và lập trình. Bạn có thể đọc thêm về anh ấy trên trang sinh học.
Sự khác biệt về cơ chế và lĩnh vực phù hợp giữa BFS và DFS nêu bật vai trò khác biệt của chúng trong việc truyền tải đồ thị. Trong khi BFS sử dụng hàng đợi và phù hợp để tìm các lân cận gần nguồn thì DFS sử dụng ngăn xếp và phù hợp hơn để khám phá các giải pháp ở xa nguồn. Hiểu được những khác biệt này là rất quan trọng để xác định kỹ thuật phù hợp nhất cho một kịch bản duyệt đồ thị cụ thể.
Sự khác biệt chính giữa BFS và DFS về sự phụ thuộc dữ liệu, các lĩnh vực phù hợp và cơ chế nêu bật các ứng dụng đa dạng của các kỹ thuật này trong các lĩnh vực khác nhau. Trong khi BFS được sử dụng trong các kết nối ngang hàng, lập chỉ mục công cụ tìm kiếm và điều hướng GPS, thì DFS được áp dụng trong việc phát triển cây bao trùm tối thiểu, nhận dạng chu trình và sắp xếp cấu trúc liên kết.
BFS và DFS đóng vai trò là các kỹ thuật thiết yếu để truyền tải đồ thị, trong đó BFS tập trung vào việc tìm đường đi ngắn nhất và DFS khám phá độ sâu của các nhánh. Sự khác biệt về cấu trúc dữ liệu, phạm vi phù hợp và độ phức tạp về thời gian làm nổi bật những ưu điểm và ứng dụng riêng biệt của từng kỹ thuật trong các kịch bản truyền tải đồ thị.
BFS đặc biệt hữu ích trong việc tìm đường đi ngắn nhất trong đồ thị không có trọng số và được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như trình thu thập thông tin của công cụ tìm kiếm, điều hướng GPS và phát sóng gói mạng. Mặt khác, DFS có lợi cho việc xác định các chu trình trong đồ thị, sắp xếp cấu trúc liên kết và xác định các thành phần được kết nối mạnh mẽ. Mỗi kỹ thuật đều có những ứng dụng và lĩnh vực phù hợp riêng.
Bảng so sánh tóm tắt một cách hiệu quả những khác biệt giữa BFS và DFS, bao gồm các dạng đầy đủ, sự phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu, các lĩnh vực phù hợp và cơ chế. Hiểu những khác biệt này là rất quan trọng để xác định kỹ thuật phù hợp nhất cho các kịch bản truyền tải đồ thị cụ thể dựa trên các đặc điểm và ứng dụng độc đáo của BFS và DFS.
Cả BFS và DFS đều cung cấp các cách tiếp cận khác nhau để truyền tải đồ thị và có những ưu điểm riêng biệt. Trong khi BFS tập trung vào việc tìm đường đi ngắn nhất bằng cấu trúc dữ liệu hàng đợi thì DFS khám phá độ sâu của nhánh bằng cấu trúc dữ liệu ngăn xếp. Độ phức tạp về thời gian và phạm vi phù hợp cũng khác nhau giữa hai kỹ thuật.
Độ phức tạp về thời gian của BFS và DFS thay đổi tùy thuộc vào loại biểu diễn đồ thị, trong đó BFS có độ phức tạp về thời gian là O(V+E) đối với các danh sách liền kề và O(V^2) đối với các ma trận kề, trong khi DFS có cùng độ phức tạp về thời gian . Sự hiểu biết về độ phức tạp về thời gian này rất quan trọng khi xem xét hiệu quả của từng kỹ thuật trong các kịch bản truyền tải đồ thị khác nhau.
Sự khác biệt cơ bản giữa BFS và DFS về cấu trúc dữ liệu, lĩnh vực phù hợp và ứng dụng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu vai trò riêng biệt của chúng trong việc truyền tải đồ thị. Cả hai kỹ thuật đều đưa ra những cách tiếp cận có giá trị để giải quyết các vấn đề đồ thị khác nhau và phù hợp với các tình huống cụ thể dựa trên các đặc điểm riêng của chúng.