BFS và DFS đều rất quan trọng đối với các phát hiện đồ thị. BFS là viết tắt của Breadth-First Search, và DFS là viết tắt của Depth-First Search. Cả hai đều có sự phân biệt giữa hai. Cả hai thậm chí còn sử dụng cấu trúc dữ liệu khác nhau cho hoạt động, một cái sử dụng cấu trúc dữ liệu Queue, một cái khác là cấu trúc dữ liệu Stack.
BFS và DFS
Sự khác biệt chính giữa BFS và DFS là Breadth-First Search là một kỹ thuật dựa trên đỉnh giúp chỉ ra đường đi ngắn nhất trong biểu đồ. Mặt khác, DFS hoặc Tìm kiếm đầu tiên theo chiều sâu là một kỹ thuật dựa trên cạnh. BFS là một kỹ thuật phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu hàng đợi. Mặt khác, DFS phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu Stack.
BFS là một kỹ thuật được áp dụng để tìm ra đường đi ngắn nhất trong biểu đồ bằng cách sử dụng cấu trúc dữ liệu Hàng đợi. Nó thích hợp để tìm các đỉnh trong các vùng gần của nguồn. Không giống như DFS, nó không thể được áp dụng tốt hơn trong các cây ra quyết định được tìm thấy trong các câu đố hoặc trò chơi.
DFS là một kỹ thuật được áp dụng để tìm ra đường đi ngắn nhất trong biểu đồ bằng cách sử dụng cấu trúc dữ liệu ngăn xếp. Nó phù hợp cho các khu vực xa các nguồn bên trong giải pháp. Không giống như BFS, nó có thể được áp dụng tốt hơn trong việc ra quyết định hoặc giải quyết vấn đề trong trò chơi.
Bảng so sánh giữa BFS và DFS
| Các thông số so sánh | BFS | DFS |
| Hình thức và định nghĩa đầy đủ | BFS là viết tắt của Breadth-First Search. Nó là một kỹ thuật dựa trên đỉnh được sử dụng để tìm đường ngắn nhất trong đồ thị. | DFS là viết tắt của Depth First Search. Nó là một kỹ thuật dựa trên các cạnh để tìm đường đi ngắn nhất trong biểu đồ. |
| Sự phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu | Breadth-First Search hoặc BFS tìm ra đường đi ngắn nhất trong biểu đồ với sự trợ giúp của cấu trúc dữ liệu Hàng đợi. | Tìm kiếm đầu tiên theo chiều sâu hoặc DFS tìm ra đường đi ngắn nhất trong biểu đồ với sự trợ giúp của cấu trúc dữ liệu ngăn xếp. |
| Sử dụng | Trong một đồ thị không trọng số, nó được sử dụng để tìm đường đi ngắn nhất của một nguồn duy nhất vì nó sử dụng số cạnh ít nhất từ một nguồn đỉnh. | Trong DFS, để đạt đến điểm đích hoặc đỉnh từ bất kỳ nguồn nào, nhiều cạnh hơn phải được chuyển qua. |
| Khu vực phù hợp | Khu vực thích hợp của nó để tìm các dãy đỉnh trong phạm vi gần của nguồn. Nó không thích hợp để tạo cây quyết định trong trò chơi. | Phạm vi vùng phù hợp của nó trong phạm vi các giải pháp xa nguồn. Nó phù hợp hơn cho việc ra quyết định hoặc các vấn đề trong trò chơi hoặc câu đố. |
| Cơ chế | Trong kỹ thuật này, một đỉnh duy nhất được chọn tại một thời điểm trong chuyến thăm của nó và được đánh dấu sau đó đỉnh liền kề được truy cập và đưa vào hàng đợi. | Các đỉnh đã thăm được đưa vào ngăn xếp và sau đó trong trường hợp không có đỉnh, các đỉnh đã thăm sẽ được xuất hiện. |
BFS là gì?
Với sự trợ giúp của BFS, biểu đồ được duyệt theo hướng chuyển động. Để nhớ lấy đỉnh tiếp theo, một hàng đợi được sử dụng trong kỹ thuật này. Điều này xảy ra khi nó gặp phải ngõ cụt trong một lần lặp lại. Nó không được coi là cây quyết định vì nó bao trùm lên tất cả những người hàng xóm. Nó tương đối chậm hơn DFS. Thuật toán BFS Độ phức tạp thời gian của thuật toán BFS là O (V + E) trong thời gian của danh sách liền kề và O (V ^ 2) trong thời gian của ma trận kề. Ở đây, E là viết tắt của các cạnh và V là các đỉnh. Thuật toán BFS trong một đồ thị có thể được sử dụng trong các trường khác nhau.
BFS rất được sử dụng để coi mỗi và mọi nút lân cận trong các kết nối ngang hàng. Chỉ mục được xây dựng với sự trợ giúp của kỹ thuật này bởi các trình thu thập thông tin của công cụ tìm kiếm. Thay đổi từ các trang nguồn đến các trang mới, nó giúp tìm tất cả các liên kết được liên kết. Nó được yêu cầu để tìm các địa điểm lân cận với sự trợ giúp của thiết bị định vị GPS. Thuật toán BFS được sử dụng trong khi phát một số gói trong mạng. Thuật toán tìm đường bao gồm BFS. Với sự trợ giúp của kỹ thuật này, lưu lượng cao nhất trong mạng có thể được tìm thấy trong thuật toán Ford-Fulkerson.
DFS là gì?
Với sự trợ giúp của DFS, một biểu đồ được duyệt trong chuyển động phường chiều sâu. Một ngăn xếp được sử dụng trong kỹ thuật này để được nhắc nhở về việc lấy điểm bên cạnh điểm xếp trước. Việc tìm kiếm được thực hiện trong thời gian xảy ra bất kỳ sự lặp lại nào. Trong cây quyết định, cần thực hiện thêm quá trình duyệt để nâng cao quyết định. Kết lại, chiến thắng được thừa nhận. nó có tốc độ tương đối nhanh hơn BFS. Độ phức tạp thời gian của DFS là O (V + E) trong danh sách liền kề và O (V ^ 2) trong ma trận liền kề. Ở đây, E là viết tắt của các cạnh và V là các đỉnh. DFS được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau.
Khi DFS được thực hiện trên đồ thị không trọng số, cây khung tối thiểu được phát triển cho mọi cặp cây đường đi ngắn nhất. Nó có thể được áp dụng để xác định các chu trình trong đồ thị. Nếu một cạnh sau được tìm thấy trong BFS, thì có một chu kỳ. Đường đi giữa u và v hoặc hai đỉnh có thể được tìm thấy với sự trợ giúp của kỹ thuật này. Thuật toán DFS được sử dụng để sắp xếp topo. Nó có thể được sử dụng để xác định các thành phần được liên kết chặt chẽ trong một đồ thị nhất định. Các thành phần được đặt ra để được kết nối mạnh mẽ khi có một đường dẫn giữa mỗi đỉnh.
Sự khác biệt chính giữa BFS và DFS
Sự kết luận
Do đó, có thể kết luận rằng BFS và DFS khác biệt rõ ràng với nhau. BFS được sử dụng trong đồ thị để tìm đường đi ngắn nhất với sự trợ giúp của cấu trúc dữ liệu hàng đợi và DFS được sử dụng trong đồ thị để tìm đường đi ngắn nhất với sự trợ giúp của cấu trúc dữ liệu ngăn xếp. BFS chọn một đỉnh duy nhất trong quá trình truy cập của nó và đánh dấu theo sau đó đỉnh liền kề được truy cập và thu thập trong hàng đợi. Mặt khác, trong DFS, các đỉnh đã thăm được bao gồm trong ngăn xếp và nếu không có đỉnh, các đỉnh sẽ được xuất hiện. Kỹ thuật của BFS dựa trên đỉnh và kỹ thuật của DFS dựa trên cạnh.
