Căutare pe lățimea întâi (BFS) și Căutare în profunzime (DFS) sunt doi algoritmi fundamentali folosiți pentru parcurgerea sau căutarea graficelor și arborilor. Acest articol acoperă diferența de bază dintre Breadth-First Search și Depth-First Search.
Diferența dintre BFS și DFS
Căutare pe lățimea întâi (BFS) :
BFS, Breadth-First Search, este o tehnică bazată pe vârfuri pentru a găsi calea cea mai scurtă din grafic. Folosește a Ieșire:
mașină virtuală java
A, B, C, D, E, F>
Cod:
C++ #include #include using namespace std; // This class represents a directed graph using adjacency // list representation class Graph { int V; // No. of vertices // Pointer to an array containing adjacency lists list * adj; public: Graph(int V); // Constructor // funcție pentru a adăuga o margine la grafic void addEdge(int v, int w); // afișează traversarea BFS dintr-o sursă dată void BFS(int s); }; Graph::Graph(int V) { this->V = V; adj = listă nouă [V]; } void Graph::addEdge(int v, int w) { adj[v].push_back(w); // Adăugați w la lista lui v. } void Graph::BFS(int s) { // Marcați toate vârfurile ca nevizitate bool* vizitat = new bool[V]; pentru (int i = 0; i< V; i++) visited[i] = false; // Create a queue for BFS list coadă; // Marcați nodul curent ca vizitat și puneți-l în coadă [s] = true; queue.push_back(e); // 'i' va fi folosit pentru a obține toate nodurile adiacente ale unei // liste de vârfuri ::iteratorul i; // Creați o mapare de la numere întregi la caractere char map[6] = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F '}; while (!queue.empty()) { // Scoateți din coadă un vârf din coadă și imprimați-l s = queue.front(); cout<< map[s] << ' '; // Use the mapping to print // the original label queue.pop_front(); // Get all adjacent vertices of the dequeued vertex // s If a adjacent has not been visited, then mark // it visited and enqueue it for (i = adj[s].begin(); i != adj[s].end(); ++i) { if (!visited[*i]) { queue.push_back(*i); visited[*i] = true; } } } } int main() { // Create a graph given in the diagram /* A / B C / / D E F */ Graph g(6); g.addEdge(0, 1); g.addEdge(0, 2); g.addEdge(1, 3); g.addEdge(2, 4); g.addEdge(2, 5); cout << 'Breadth First Traversal is: '; g.BFS(0); // Start BFS from A (0) return 0; }> Piton from collections import deque # This class represents a directed graph using adjacency list representation class Graph: def __init__(self, V): self.V = V # No. of vertices self.adj = [[] for _ in range(V)] # Adjacency lists # Function to add an edge to graph def addEdge(self, v, w): self.adj[v].append(w) # Add w to v’s list # Prints BFS traversal from a given source s def BFS(self, s): # Mark all the vertices as not visited visited = [False] * self.V # Create a queue for BFS queue = deque() # Mark the current node as visited and enqueue it visited[s] = True queue.append(s) # Create a mapping from integers to characters mapping = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'] while queue: # Dequeue a vertex from queue and print it s = queue.popleft() # Use the mapping to print the original label print(mapping[s], end=' ') # Get all adjacent vertices of the dequeued vertex s # If an adjacent has not been visited, then mark it visited # and enqueue it for i in self.adj[s]: if not visited[i]: queue.append(i) visited[i] = True if __name__ == '__main__': # Create a graph given in the diagram # A # / # B C # / / # D E F g = Graph(6) g.addEdge(0, 1) g.addEdge(0, 2) g.addEdge(1, 3) g.addEdge(2, 4) g.addEdge(2, 5) print('Breadth First Traversal is: ', end='') g.BFS(0) # Start BFS from A (0)> JavaScript // This class represents a directed graph using adjacency list representation class Graph { constructor(V) { this.V = V; // No. of vertices this.adj = new Array(V).fill(null).map(() =>[]); // Matrice de liste de adiacență } // Funcție pentru a adăuga o margine la grafic addEdge(v, w) { this.adj[v].push(w); // Adăugați w la lista lui v. } // Funcție pentru a efectua traversarea BFS dintr-o sursă dată s BFS(s) { // Marcați toate nodurile ca nevizitate let vizitate = new Array(this.V).fill(false); // Creați o coadă pentru BFS let queue = []; // Marcați nodul curent ca vizitat și puneți-l în coadă [s] = true; coadă.împinge(e); // Maparea de la numere întregi la caractere permite mapa = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']; while (queue.length> 0) { // Scoateți din coadă un vârf din coadă și imprimați-l s = queue.shift(); console.log(hartă[s] + ' '); // Folosiți maparea pentru a imprima eticheta originală // Obțineți toate nodurile adiacente ale vârfului s scos din coadă // Dacă un adiacent nu a fost vizitat, atunci marcați-l vizitat // și puneți-l în coadă pentru (lasă i de this.adj[s ]) { if (!vizited[i]) { queue.push(i); vizitat[i] = adevărat; } } } } } // Funcția principală function main() { // Creați un grafic dat în diagramă /* A / B C / / D E F */ fie g = new Graph(6); g.addEdge(0, 1); g.addEdge(0, 2); g.addEdge(1, 3); g.addEdge(2, 4); g.addEdge(2, 5); console.log('Breadth First Traversal este: '); g.BFS(0); // Porniți BFS de la A (0) } // Rulați funcția principală main();>>>
Ieșire Breadth First Traversal is: A B C D E F>
Căutare în profunzime prima (DFS) :
DFS, Profunzime prima căutare , este o tehnică bazată pe margini. Acesta folosește Ieșire:
urfi javed