O BFS e o DFS são vitais para as descobertas do gráfico. BFS significa Pesquisa em Largura e DFS significa Pesquisa em Profundidade. Ambos têm uma distinção entre dois. Ambos até usam estruturas de dados diferentes para o funcionamento, um usando a estrutura de dados Queue, outro sendo a estrutura de dados Stack.
BFS vs DFS
A principal diferença entre BFS e DFS é que a Pesquisa em Largura é uma técnica baseada no vértice que ajuda a apontar o caminho mais curto em um gráfico. Por outro lado, o DFS ou Depth First Search é uma técnica que se baseia na borda. O BFS é uma técnica que depende da estrutura de dados da fila. Por outro lado, o DFS depende da estrutura de dados Stack.
BFS é uma técnica aplicada para descobrir a rota mais curta em um gráfico usando a estrutura de dados da fila. É adequado para localizar vértices em áreas próximas da origem. Ao contrário do DFS, ele não pode ser melhor aplicado em árvores de tomada de decisão encontradas em quebra-cabeças ou jogos.
DFS é uma técnica aplicada para descobrir o caminho mais curto em um gráfico usando a estrutura de dados Stack. É adequado para áreas distantes das fontes dentro da solução. Ao contrário do BFS, ele pode ser melhor aplicado na tomada de decisões ou solução de problemas em jogos.
Tabela de comparação entre BFS e DFS
| Parâmetros de comparação | BFS | DFS |
| Forma e definição completas | BFS significa Pesquisa em Largura. É uma técnica baseada no vértice que é usada para encontrar a rota mais curta no gráfico. | DFS significa pesquisa em profundidade. É uma técnica baseada em arestas para encontrar a rota mais curta no gráfico. |
| Dependência da estrutura de dados | O Breadth-First Search ou BFS descobre o caminho mais curto em um gráfico com a ajuda da estrutura de dados da fila. | Depth First Search ou DFS descobre o caminho mais curto em um gráfico com a ajuda da estrutura de dados Stack. |
| Usos | Em um gráfico não ponderado, ele é usado para encontrar o caminho mais curto de uma única fonte, pois usa o menor número de arestas de uma fonte de vértice. | No DFS, para alcançar um ponto de destino ou vértice de qualquer origem, mais arestas devem ser percorridas. |
| Área de adequação | Sua área de adequação para encontrar vértices varia dentro do alcance da fonte. Não é adequado para fazer árvores de decisão presentes em jogos. | Sua área de adequação varia dentro de soluções distantes da fonte. É mais adequado para a tomada de decisões ou problemas em jogos ou quebra-cabeças. |
| Mecanismo | Nesta técnica, um único vértice é escolhido em um momento durante sua visita e marcado após o qual adjacente é visitado e armazenado na fila. | Os vértices visitados são colocados na pilha e, na ausência de vértices, os vértices visitados são removidos. |
O que é BFS?
Com a ajuda do BFS, o gráfico é percorrido em um caminho em direção ao movimento. Para lembrar de buscar o próximo vértice, uma fila é usada nesta técnica. Isso ocorre quando se depara com um beco sem saída em uma iteração. Não é considerado para árvores de decisão, pois abrange amplamente todos os vizinhos. É comparativamente mais lento que o DFS. A complexidade de tempo do algoritmo BFS BFS é O (V + E) durante o tempo de lista adjacente e O (V ^ 2) durante o tempo de matriz de adjacência. Aqui, E significa arestas e V significa vértices. O algoritmo BFS em um gráfico pode ser usado em diferentes campos.
O BFS é altamente usado para criar cada um dos nós vizinhos em conexões ponto a ponto. O índice é construído com a ajuda dessa técnica pelos rastreadores do mecanismo de pesquisa. Variando de páginas de origem a novas páginas, ele ajuda a encontrar todos os links associados. É necessário para localizar lugares vizinhos com a ajuda de um sistema de navegação GPS. O algoritmo BFS é usado durante a transmissão de alguns pacotes na rede. O algoritmo de pathfinding abrange o BFS. Com a ajuda dessa técnica, o maior fluxo em uma rede pode ser encontrado no algoritmo Ford-Fulkerson.
O que é DFS?
Com a ajuda do DFS, um gráfico é percorrido em movimento em profundidade. Uma pilha é usada nesta técnica para ser lembrado de obter o ponto próximo ao anterior. A pesquisa é feita durante a ocorrência de qualquer iteração. Durante a árvore de decisão, uma travessia adicional deve ser feita para aumentar a decisão. Em conclusão, a vitória é reconhecida. é comparativamente mais rápido em velocidade do que o BFS. A complexidade de tempo de DFS é O (V + E) durante a lista Adjacente e O (V ^ 2) durante a matriz adjacente. Aqui, E significa arestas e V significa vértices. O DFS é amplamente utilizado em diferentes campos.
Quando o DFS é executado no gráfico não ponderado, as árvores de abrangência mínima são desenvolvidas para cada par de árvore de caminho mais curto. Pode ser aplicado para identificar ciclos em gráficos. Se uma borda posterior for encontrada no BFS, haverá um ciclo. O caminho entre uev ou dois vértices pode ser encontrado com a ajuda desta técnica. O algoritmo DFS é usado para classificação topológica. Ele pode ser usado para determinar os componentes que estão fortemente vinculados em um determinado gráfico. Os componentes são criados para serem fortemente conectados quando há um caminho entre cada vértice.
Principais diferenças entre BFS e DFS
Conclusão
Assim, pode-se concluir dizendo que BFS e DFS são distintamente diferentes um do outro. O BFS é usado em um gráfico para encontrar o caminho mais curto com a ajuda da estrutura de dados da fila e o DFS é usado em um gráfico para encontrar o caminho mais curto com a ajuda da estrutura de dados da pilha. O BFS escolhe um único vértice durante a sua visita e, a seguir, é marcado o adjacente que é visitado e recolhido na fila. Por outro lado, no DFS, os vértices visitados são incluídos na pilha e, na ausência de vértices, os vértices são removidos. A técnica do BFS é baseada no vértice e a técnica do DFS é baseada na borda.
