BFS 和 DFS 对于图的发现都至关重要。 BFS代表广度优先搜索，DFS代表深度优先搜索。 两者都有两者的区别。
它们甚至都使用不同的数据结构来实现功能，一种使用 Queue 数据结构，另一种使用 Stack 数据结构。
关键精华
- 广度优先搜索 (BFS) 分层处理节点，在移动到下一层之前访问所有邻居。
- 深度优先搜索 (DFS) 在回溯和探索其他分支之前探索分支的深度。
- BFS 比 DFS 使用更多的内存但可以找到最短路径，而 DFS 使用更少的内存但可能遍历更长的路径。
BFS 与 DFS
BFS 和 DFS 之间的区别在于广度优先搜索是一种基于顶点的技术，有助于指出图中的最短路径。 另一方面，DFS 或深度优先搜索是一种基于边缘的技术。 BFS 是一种依赖于队列数据结构的技术。 另一方面，DFS 依赖于 Stack 数据结构。
BFS 是一种通过使用队列数据结构来计算图中最短路线的技术。 它适用于在源的近距离区域内查找顶点。
与 DFS 不同，它不能更好地应用于拼图或游戏中的决策树。
DFS 是一种用于使用 Stack 数据结构找出图中最短路径的技术。 它适用于解决方案内远离源的区域。
与 BFS 不同，它可以更好地应用于游戏中的决策或问题解决。
对比表
| 比较参数 | BFS | DFS |
|---|---|---|
| 完整形式和定义 | BFS 代表广度优先搜索。 它是一种基于顶点的技术，用于查找图中的最短路线。 | DFS 代表深度优先搜索。 它是一种基于边的技术，用于在图中寻找最短路线。 |
| 对数据结构的依赖 | 广度优先搜索或 BFS 借助队列数据结构找出图中的最短路径。 | 深度优先搜索或 DFS 借助 Stack 数据结构找出图中的最短路径。 |
| 使用 | 在未加权图中，它用于查找单个源的最短路径，因为它使用来自顶点源的最少边数。 | 在 DFS 中，为了从任何源到达目标点或顶点，应该遍历更多边。 |
| 适用范围 | 其适用于查找顶点的区域范围在源的近距离范围内。 它不适合制作游戏中的决策树。 | 它的适用范围包括远离源头的解决方案。 它更适用于游戏或谜题中的决策或问题。 |
| 机制 | 在这种技术中，在访问期间一次选择一个顶点并标记，然后访问相邻顶点并将其存储在队列中。 | 访问过的顶点被放入堆栈，然后在没有顶点的情况下，弹出访问过的顶点。 |
什么是 BFS？
在 BFS 的帮助下，图形以面包的形式遍历运动。 为了记住获取下一个顶点，在该技术中使用了一个队列。
当它在迭代中面临死胡同时，就会发生这种情况。 它不被考虑用于决策树，因为它广泛地包含所有邻居。 它比 DFS 相对慢。
BFS算法 BFS的时间复杂度在Adjacent list的时候是O(V+E)，在adjacency matrix的时候是O(V^2)。 这里，E代表边，V代表顶点。
图中的 BFS 算法可以用于不同的领域。
BFS 被广泛用于生成每个邻居节点 窥视-对等连接。 搜索引擎爬虫在这种技术的帮助下建立索引。
它有助于找到所有关联的链接，从源代码到新页面。 需要借助 全球定位系统 导航设施。
BFS 算法用于在网络中广播一些数据包。 寻路算法包括 BFS。
借助这种技术，可以在 Ford-Fulkerson 算法中找到网络中的最高流量。
什么是 DFS？
在 DFS 的帮助下，以深度运动的方式遍历图形。 在此技术中使用堆栈来提醒获取前一个点旁边的点。
搜索是在任何迭代发生期间完成的。 在决策树期间，应该进一步遍历以增加决策。
总之，胜利是公认的。 它的速度比 BFS 快。 DFS的时间复杂度在Adjacent list期间是O(V+E)，在adjacent matrix期间是O(V^2)。
这里，E代表边，V代表顶点。 DFS广泛应用于不同领域。
当对未加权的图执行 DFS 时，为每个最短路径树对开发最小生成树。 它可以应用于识别图中的循环。
如果在 BFS 中找到一个后边，则有一个 周期. 借助这种技术可以找到 u 和 v 或两个顶点之间的路径。
DFS算法用于拓扑排序。 它可用于确定给定图中强链接的组件。
当每个顶点之间存在路径时，组件被创造为强连接。
BFS 和 DFS 的主要区别
- BFS的完整形式是Breadth-First Search，DFS是Depth First Search。
- BFS 是一种以顶点为中心的技术，而 DFS 是一种以边为中心的技术。
- BFS 使用 Queue 数据结构，而 DFS 使用 Stack Dara 结构。
- BFS 用于计算单个源的最短路径，因为它使用从顶点原点开始的最小边数。 另一方面，DFS 利用更多的边进行遍历以到达目的地点或顶点。
- BFS 不适合应用于拼图或游戏中的决策树。 另一方面，DFS 适用于游戏中的问题解决。
- 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
最后更新时间：11 年 2023 月 XNUMX 日
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Sandeep Bhandari 拥有塔帕尔大学计算机工程学士学位（2006 年）。 他在技术领域拥有 20 年的经验。 他对各种技术领域都有浓厚的兴趣，包括数据库系统、计算机网络和编程。 你可以在他的网站上阅读更多关于他的信息 生物页面.
BFS 和 DFS 之间机制和适用范围的差异凸显了它们在图遍历中的不同作用。 BFS 使用队列，适合寻找靠近源的邻居，而 DFS 使用堆栈，更适合探索离源较远的解决方案。了解这些差异对于确定特定图遍历场景的最合适技术至关重要。
BFS 和 DFS 在数据依赖性、适用范围和机制方面的主要区别凸显了这些技术在各个领域的多样化应用。 BFS 用于点对点连接、搜索引擎索引和 GPS 导航，而 DFS 用于最小生成树开发、环识别和拓扑排序。
BFS和DFS是图遍历的基本技术，BFS专注于寻找最短路径，DFS探索分支的深度。数据结构、适用范围和时间复杂度的差异凸显了每种技术在图遍历场景中的独特优势和应用。
BFS 在寻找未加权图中的最短路径方面特别有用，并用于各种应用，例如搜索引擎爬虫、GPS 导航和网络数据包广播。另一方面，DFS 有利于识别图中的环、拓扑排序和确定强连通分量。每种技术都有其独特的应用和适用领域。
比较表有效地总结了 BFS 和 DFS 之间的差异，包括它们的完整形式、对数据结构的依赖性、适用范围和机制。理解这些差异对于根据 BFS 和 DFS 的独特特性和应用确定针对特定图遍历场景的最合适技术至关重要。
BFS 和 DFS 都提供了不同的图遍历方法，并且具有各自独特的优点。 BFS 专注于使用队列数据结构寻找最短路径，而 DFS 使用堆栈数据结构探索分支的深度。这两种技术的时间复杂度和适用范围也有所不同。
BFS和DFS的时间复杂度根据图表示的类型而有所不同，BFS对于相邻列表的时间复杂度为O(V+E)，对于邻接矩阵的时间复杂度为O(V^2)，而DFS具有相同的时间复杂度。在考虑每种技术在不同图遍历场景中的效率时，对时间复杂度的理解非常重要。
BFS 和 DFS 在数据结构、适用范围和应用程序方面的根本区别强调了理解它们在图遍历中不同角色的重要性。这两种技术都提供了解决不同图形问题的有价值的方法，并且根据其独特的特征适合特定场景。