Depth First Search este folosit în mod obișnuit atunci când trebuie să căutați în întregul arbore. Este mai ușor de implementat (folosind recursiunea) decât BFS și necesită mai puțină stare: în timp ce BFS vă cere să stocați întreaga „frontieră”, DFS necesită doar să stocați lista de noduri părinte ale elementului curent.
Când ar fi DFS mai bun decât BFS?
BFS este mai potrivit pentru căutarea vârfurilor care sunt mai aproape de sursa dată. DFS este mai potrivit când există soluții departe de sursă. 4. BFS ia în considerare pe toți vecinii în primul rând și, prin urmare, nu sunt potriviti pentru luarea deciziilor arborii utilizați în jocuri sau puzzle-uri.
Pentru ce poate fi folosit DFS?
Aplicații. Căutarea în profunzime este folosită în sortarea topologică, problemele de programare, detectarea ciclurilor în grafice și rezolvarea puzzle-urilor cu o singură soluție, cum ar fi un labirint sau un puzzle sudoku. Alte aplicații implică analiza rețelelor, de exemplu, testarea dacă un grafic este bipartit.
Care sunt avantajele și dezavantajele DFS?
Va ajunge la nodul obiectiv într-o perioadă de timp mai mică decât BFS dacă traversează pe calea corectă. S-ar putea să găsească o soluție fără a examina mult căutarea, deoarece este posibil să obținem soluția dorită din prima încercare. Dezavantaje: Este posibil ca mai multe state să se repete.
Care este avantajul DFS față de BFS?
Ar continua să meargă pe prima cale și nu ar găsi niciodată elementul. BFS ar găsi în cele din urmăelement. Dacă dimensiunea graficului este finită, DFS ar găsi probabil un element aberan (distanță mai mare între rădăcină și obiectiv) mai repede, unde BFS ar găsi mai repede un element mai apropiat.
