Depth First Search est couramment utilisé lorsque vous devez rechercher dans l'arborescence entière. Il est plus facile à implémenter (en utilisant la récursivité) que BFS et nécessite moins d'état: alors que BFS nécessite que vous stockiez l'intégralité de la "frontière", DFS ne nécessite que de stocker la liste des nœuds parents de l'élément actuel.
Quand DFS serait-il meilleur que BFS ?
BFS est plus adapté pour rechercher des sommets plus proches de la source donnée. DFS est plus approprié lorsqu'il existe des solutions loin de la source. 4. BFS considère tous les voisins en premier et ne convient donc pas aux arbres décisionnels utilisés dans les jeux ou les puzzles.
À quoi peut servir DFS ?
Applications. La recherche en profondeur d'abord est utilisée dans le tri topologique, les problèmes d'ordonnancement, la détection de cycles dans les graphes et la résolution de puzzles avec une seule solution, comme un labyrinthe ou un puzzle sudoku. D'autres applications impliquent l'analyse de réseaux, par exemple, tester si un graphe est biparti.
Quels sont les avantages et les inconvénients de DFS ?
Il atteindra le nœud de but en moins de temps que BFS s'il traverse le bon chemin. Il peut trouver une solution sans examiner une grande partie de la recherche, car nous pouvons obtenir la solution souhaitée du premier coup. Inconvénients: Il est possible que certains états se reproduisent sans cesse.
Quel est l'avantage de DFS par rapport à BFS ?
Il continuerait essentiellement à suivre le premier chemin et ne trouverait jamais l'élément. Le BFS finirait par trouver leélément. Si la taille du graphique est finie, DFS trouverait probablement un élément aberrant (plus grande distance entre la racine et le but) plus rapidement, tandis que BFS trouverait un élément plus proche plus rapidement.
