Depth First Search é comumente usado quando você precisa pesquisar em toda a árvore. É mais fácil de implementar (usando recursão) do que BFS e requer menos estado: Enquanto BFS requer que você armazene toda a 'fronteira', DFS requer apenas que você armazene a lista de nós pais do elemento atual.
Quando o DFS seria melhor que o BFS?
BFS é mais adequado para pesquisar vértices mais próximos da fonte fornecida. DFS é mais adequado quando há soluções longe da fonte. 4. O BFS considera todos os vizinhos em primeiro lugar e, portanto, não é adequado para árvores de tomada de decisão usadas em jogos ou quebra-cabeças.
Para que o DFS pode ser usado?
Aplicativos. A busca em profundidade é usada em classificação topológica, problemas de agendamento, detecção de ciclos em gráficos e resolução de quebra-cabeças com apenas uma solução, como um labirinto ou um quebra-cabeça sudoku. Outras aplicações envolvem a análise de redes, por exemplo, testar se um grafo é bipartido.
Quais são as vantagens e desvantagens do DFS?
Ele alcançará o nó objetivo em um período de tempo menor que o BFS se percorrer um caminho certo. Ele pode encontrar uma solução sem examinar muito da pesquisa, porque podemos obter a solução desejada na primeira tentativa. Desvantagens: É possível que vários estados voltem a ocorrer.
Qual é a vantagem do DFS sobre o BFS?
Ele essencialmente continuaria seguindo o primeiro caminho e nunca encontraria o elemento. O BFS acabaria por encontrar oelemento. Se o tamanho do gráfico for finito, o DFS provavelmente encontraria um elemento discrepante (maior distância entre a raiz e o objetivo) mais rapidamente, enquanto o BFS encontraria um elemento mais próximo mais rapidamente.
