Diferença entre BFS e DFS

computadorBFS vs DFS



A primeira pesquisa de amplitude (também conhecida como BFS) é um método de pesquisa usado para ampliar todos os nós de um gráfico específico. Ele realiza essa tarefa pesquisando cada solução em ordem para examinar e expandir esses nós (ou uma combinação de sequências neles). Como tal, um BFS não usa um algoritmo heurístico (ou um algoritmo que procura uma solução por meio de vários cenários). Depois que todos os nós são obtidos, eles são adicionados a uma fila conhecida como fila Primeiro a entrar, primeiro a sair. Aqueles nós que não fui explorados são ‘armazenados’ em um contêiner marcado como ‘aberto’; uma vez explorados, eles são transportados para um contêiner marcado como 'fechado'.

Profundidade primeira pesquisa (também conhecido como DFS) é um método de pesquisa que se aprofunda em um nó filho de uma pesquisa até que um objetivo é alcançado (ou até que haja um nó sem quaisquer outras permutações ou 'filhos'). Depois que um objetivo é encontrado, a pesquisa volta para um nó anterior que foi com uma solução, repetindo o processo até que todos os nós tenham sido pesquisados ​​com sucesso. Como tal, os nós continuam a ser colocados de lado para exploração adicional - isso é chamado de implementação não recursiva.



Os recursos do BFS são complexidade de espaço e tempo, integridade, prova de integridade e otimização. A complexidade do espaço se refere à proporção do número de nós no nível mais profundo de uma pesquisa. A complexidade de tempo se refere à quantidade real de 'tempo' usado para considerar cada caminho que um nó tomará em uma pesquisa. A completude é, essencialmente, uma busca que encontra uma solução em um gráfico, independentemente do tipo de gráfico. A prova de integridade é o nível mais raso no qual uma meta é encontrada em um nó em uma profundidade definida. Finalmente, otimalidade se refere a um BFS que não é ponderado - que é um gráfico usado para custo de etapa unitária.



Um DFS é a saída mais natural usando uma árvore estendida - que é uma árvore composta de todos os vértices e algumas arestas em um gráfico não direcionado. Nessa formação, o grafo é dividido em três classes: Arestas à frente, apontando de um nó para um nó filho; bordas posteriores, apontando de um nó para um nó anterior; e bordas cruzadas, que não fazem nenhum desses dois.

Resumo:

1. Um BFS pesquisa cada solução em um gráfico para expandir seus nós; um DFS penetra profundamente em um nó filho até que um objetivo seja alcançado.



2. As características de um BFS são a complexidade do espaço e do tempo, integridade, prova de integridade e otimização; a saída mais natural para um DFS é uma árvore de abrangência com três classes: bordas dianteiras, bordas posteriores e bordas cruzadas.

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