Diferencia entre BFS y DFS

BFS y DFS son vitales para los hallazgos del gráfico. BFS significa Breadth-First Search, y DFS significa Depth-First Search. Ambos tienen una distinción entre dos. Ambos incluso usan diferentes estructuras de datos para el funcionamiento, uno usando la estructura de datos de la cola, otro es la estructura de datos de la pila.

BFS vs DFS

La principal diferencia entre BFS y DFS es que Breadth-First Search es una técnica basada en el vértice que ayuda a señalar la ruta más corta en un gráfico. Por otro lado, el DFS o Depth First Search es una técnica basada en el borde. El BFS es una técnica que depende de la estructura de datos de la cola. Por otro lado, el DFS depende de la estructura de datos de Stack.

BFS es una técnica que se aplica para determinar la ruta más corta en un gráfico utilizando la estructura de datos de la cola. Es adecuado para encontrar vértices dentro de áreas cercanas de la fuente. A diferencia de DFS, no se puede aplicar mejor en los árboles de toma de decisiones que se encuentran en rompecabezas o juegos.

DFS es una técnica que se aplica para encontrar la ruta más corta en un gráfico utilizando la estructura de datos de pila. Es adecuado para áreas alejadas de las fuentes dentro de la solución. A diferencia de BFS, se puede aplicar mejor en la toma de decisiones o la resolución de problemas en los juegos.

Tabla de comparación entre BFS y DFS

Parámetros de comparación BFS <TAG1. Es una técnica basada en el vértice que se utiliza para encontrar la ruta más corta en el gráfico.
DFS significa Profundidad Primera búsqueda. Es una técnica basada en bordes para encontrar la ruta más corta en el gráfico. Dependencia de la estructura de datos Breadth-First Search o BFS calcula la ruta más corta en un gráfico con la ayuda de Estructura de datos de cola.
Profundidad Primera búsqueda o el DFS calcula la ruta más corta en un gráfico con la ayuda de la estructura de datos de pila. Usos En un gráfico no ponderado, se usa para encontrar la ruta más corta de una sola fuente, ya que usa el menor número de bordes de una fuente de vértice.
En DFS, para llegar a un punto de destino o vértice desde cualquier fuente, se deben atravesar más bordes. Área de idoneidad Su área de idoneidad para encontrar vértices varía dentro del rango cercano de la fuente. No es adecuado para tomar decisiones de árboles presentes en los juegos.
Su área de idoneidad abarca soluciones lejos de la fuente. Es más adecuado para la toma de decisiones o problemas en juegos o rompecabezas. Mecanismo En esta técnica, se elige un solo vértice a la vez durante su visita y se marca después de lo cual se visita y almacena adyacente en la cola.
Los vértices visitados se colocan en la pila y luego, en ausencia de vértices, se muestran los vértices visitados.

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¿Qué es BFS?

Con la ayuda de BFS, el gráfico se atraviesa en un pan hacia el movimiento. Para recordar buscar el siguiente vértice, se utiliza una cola en esta técnica. Esto ocurre cuando se enfrenta a un callejón sin salida en una iteración. No se considera para los árboles de decisión, ya que abraza enormemente a todos los vecinos. Es relativamente lento que DFS. La complejidad de tiempo del algoritmo BFS BFS es O ( V + E ) durante el tiempo de la lista adyacente y O ( V ^ 2 ) durante el tiempo de la matriz de adyacencia. Aquí, E significa bordes y V significa vértices. El algoritmo BFS en un gráfico se puede usar en diferentes campos.

BFS es altamente utilizado para acuñar todos y cada uno de los nodos vecinos en conexiones entre pares. El índice está construido con la ayuda de esta técnica por los rastreadores de motores de búsqueda. Desde páginas de origen hasta páginas nuevas, ayuda a encontrar todos los enlaces asociados. Es necesario para encontrar lugares vecinos con la ayuda de una instalación de navegación GPS. El algoritmo BFS se usa mientras se transmiten algunos paquetes en redes. El algoritmo de búsqueda de ruta abarca BFS. Con la ayuda de esta técnica, el flujo más alto en una red se puede encontrar en el algoritmo Ford-Fulkerson.

¿Qué es DFS?

Con la ayuda de DFS, se atraviesa un gráfico en movimiento hacia profundidad. Se utiliza una pila en esta técnica para recordar cómo obtener el punto al lado del anterior. La búsqueda se realiza durante la aparición de cualquier iteración. Durante el árbol de decisión, se debe hacer un recorrido adicional para aumentar la decisión. En conclusión, se reconoce la victoria. Es relativamente rápido en velocidad que BFS. La complejidad de tiempo de DFS es O ( V + E ) durante la lista adyacente y O ( V ^ 2 ) durante la matriz adyacente. Aquí, E significa bordes y V significa vértices. DFS se usa ampliamente en diferentes campos.

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Cuando se realiza DFS en el gráfico no ponderado, se desarrollan árboles de expansión mínima para cada par de árboles de trayectoria más corta. Se puede aplicar para identificar ciclos en gráficos. Si se encuentra un borde posterior en BFS, entonces hay un ciclo. El camino entre u y v o dos vértices se puede encontrar con la ayuda de esta técnica. El algoritmo DFS se utiliza para la clasificación topológica. Se puede usar para determinar los componentes que están fuertemente vinculados en un gráfico dado. Los componentes están acuñados para estar fuertemente conectados cuando hay una ruta entre cada vértice.

Diferencias principales entre BFS y DFS

  1. La forma completa de BFS es Breadth-First Search y DFS es Depth First Search.
  2. BFS es una técnica centrada en el vértice y DFS es una técnica centrada en el borde.
  3. BFS utiliza la estructura de datos de cola, pero DFS funciona con la estructura Stack Dara.
  4. BFS trabaja para calcular la ruta más corta de una sola fuente, ya que utiliza el recuento mínimo de bordes de un origen de vértice. Por otro lado, el DFS utiliza más bordes para atravesar para llegar a un punto de destino o Vertex.
  5. BFS no es adecuado para aplicarse en árboles de toma de decisiones que están en rompecabezas o juegos. Por otro lado, DFS es adecuado para resolver problemas en juegos.

Síntesis

Por lo tanto, se puede concluir diciendo que BFS y DFS son claramente diferentes entre sí. BFS se usa en un gráfico para encontrar la ruta más corta con la ayuda de la estructura de datos de cola y DFS se usa en un gráfico para encontrar la ruta más corta con la ayuda de la pila estructura de datos. BFS elige un solo vértice durante su visita y marca después de lo cual se visita y recoge el adyacente en la cola. Por otro lado, en DFS los vértices visitados se incluyen en la pila y en ausencia de vértices, se muestran vértices. La técnica de BFS se basa en vértices y la técnica de DFS se basa en bordes.

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  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

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