Depth First Search wird häufig verwendet, wenn Sie den gesamten Baum durchsuchen müssen. Es ist einfacher zu implementieren (unter Verwendung von Rekursion) als BFS und erfordert weniger Zustand: Während BFS erfordert, dass Sie die gesamte 'Grenze' speichern, erfordert DFS nur, dass Sie die Liste der übergeordneten Knoten des aktuellen Elements speichern.
Wann wäre DFS besser als BFS?
BFS eignet sich besser für die Suche nach Vertices, die näher an der angegebenen Quelle liegen. DFS ist besser geeignet wenn es Lösungen außerhalb der Quelle gibt. 4. BFS berücksichtigt zuerst alle Nachbarn und ist daher nicht geeignet, um Entscheidungsbäume in Spielen oder Puzzles zu treffen.
Wofür kann DFS verwendet werden?
Anwendungen. Die Tiefensuche wird beim topologischen Sortieren, Scheduling-Problemen, Zykluserkennung in Graphen und beim Lösen von Puzzles mit nur einer Lösung, wie z. B. einem Labyrinth oder einem Sudoku-Puzzle, verwendet. Andere Anwendungen umfassen die Analyse von Netzwerken, zum Beispiel das Testen, ob ein Graph zweigeteilt ist.
Was sind die Vor- und Nachteile von DFS?
Es erreicht den Zielknoten in kürzerer Zeit als BFS, wenn es auf einem richtigen Weg verläuft. Es kann eine Lösung finden, ohne viel Suche zu untersuchen, da wir die gewünschte Lösung möglicherweise auf Anhieb erh alten. Nachteile: Es ist möglich, dass Zustände immer wieder auftreten.
Was ist der Vorteil von DFS gegenüber BFS?
Es würde im Grunde den ersten Pfad weitergehen und das Element niemals finden. Das BFS würde schließlich die findenelement. Wenn die Größe des Diagramms endlich ist, würde DFS wahrscheinlich ein Ausreißerelement (größerer Abstand zwischen Wurzel und Ziel) schneller finden, während BFS ein näheres Element schneller finden würde.
