BFS dan DFS keduanya penting untuk temuan grafik. BFS adalah singkatan dari Breadth-First Search, dan DFS adalah singkatan dari Depth-First Search. Keduanya memiliki perbedaan antara dua. Keduanya bahkan menggunakan struktur data yang berbeda untuk berfungsi, satu menggunakan struktur data Antrian, yang lain adalah struktur data Stack.
BFS vs DFS
Perbedaan utama antara BFS dan DFS adalah Breadth-First Search adalah teknik berdasarkan simpul yang membantu menunjukkan jalur terpendek dalam grafik. Di sisi lain, DFS atau Depth First Search adalah teknik yang berbasis edge. BFS adalah teknik yang bergantung pada struktur data antrian. Di sisi lain, DFS bergantung pada struktur data Stack.
BFS merupakan teknik yang diterapkan untuk mencari rute terpendek dalam sebuah graf dengan menggunakan struktur data Queue. Sangat cocok untuk menemukan simpul dalam area dekat dari sumber. Tidak seperti DFS, ini tidak dapat diterapkan dengan lebih baik di pohon pengambilan keputusan yang ditemukan dalam teka-teki atau game.
DFS adalah teknik yang diterapkan untuk mencari jalur terpendek dalam grafik menggunakan struktur data Stack. Sangat cocok untuk daerah yang jauh dari sumber dalam larutan. Tidak seperti BFS, ini dapat diterapkan dengan lebih baik dalam pengambilan keputusan atau pemecahan masalah dalam game.
Tabel Perbandingan Antara BFS dan DFS
| Parameter Perbandingan | BFS | DFS |
| Bentuk dan definisi lengkap | BFS adalah singkatan dari Breadth-First Search. Ini adalah teknik berdasarkan simpul yang digunakan untuk menemukan rute terpendek dalam grafik. | DFS adalah singkatan dari Depth First Search. Ini adalah teknik berdasarkan tepi untuk menemukan rute terpendek dalam grafik. |
| Ketergantungan pada struktur data | Breadth-First Search atau BFS mencari jalur terpendek dalam grafik dengan bantuan struktur data Antrian. | Depth First Search atau DFS menentukan jalur terpendek dalam grafik dengan bantuan struktur data Stack. |
| menggunakan | Dalam graf tak berbobot, graf ini digunakan untuk mencari jalur terpendek dari satu sumber karena menggunakan jumlah sisi paling sedikit dari sumber simpul. | Di DFS, untuk mencapai titik tujuan atau simpul dari sumber mana pun, lebih banyak tepi harus dilalui. |
| Area kesesuaian | Area kesesuaiannya untuk menemukan rentang simpul dalam jarak dekat dari sumbernya. Ini tidak cocok untuk membuat pohon keputusan yang ada dalam game. | Area kesesuaiannya berkisar dalam solusi yang jauh dari sumbernya. Ini lebih cocok untuk pengambilan keputusan atau masalah dalam permainan atau teka-teki. |
| Mekanisme | Dalam teknik ini, satu simpul dipilih pada satu waktu selama kunjungannya dan ditandai setelah simpul yang berdekatan dikunjungi dan ditebar dalam antrian. | Simpul yang dikunjungi dimasukkan ke dalam tumpukan dan kemudian jika tidak ada simpul, simpul yang dikunjungi akan muncul. |
Apa itu BFS?
Dengan bantuan BFS, grafik dilintasi dalam sebuah roti menuju gerak. Untuk mengingat untuk mengambil simpul berikutnya, antrian digunakan dalam teknik ini. Ini terjadi ketika menghadapi jalan buntu dalam iterasi. Ini tidak dipertimbangkan untuk pohon keputusan karena mencakup semua tetangga. Ini relatif lambat daripada DFS. Algoritma BFS Kompleksitas waktu BFS adalah O(V+E) selama waktu daftar Berdekatan dan O(V^2) selama waktu matriks ketetanggaan. Di sini, E singkatan tepi dan V singkatan simpul. Algoritma BFS dalam grafik dapat digunakan di berbagai bidang.
BFS sangat digunakan untuk membuat setiap node tetangga dalam koneksi peer-to-peer. Indeks dibangun dengan bantuan teknik ini oleh crawler mesin pencari. Mulai dari halaman sumber hingga halaman baru, ini membantu menemukan semua tautan terkait. Hal ini diperlukan untuk menemukan tempat-tempat tetangga dengan bantuan fasilitas navigasi GPS. Algoritma BFS digunakan saat menyiarkan beberapa paket dalam jaringan. Algoritma pathfinding meliputi BFS. Dengan bantuan teknik ini, aliran tertinggi dalam jaringan dapat ditemukan dalam algoritma Ford-Fulkerson.
Apa itu DFS?
Dengan bantuan DFS, sebuah graf dilintasi dalam gerakan depth-ward. Tumpukan digunakan dalam teknik ini untuk diingatkan agar mendapatkan poin di sebelah yang sebelumnya. Pencarian dilakukan selama terjadinya iterasi apapun. Selama pohon keputusan, lintasan lebih lanjut harus dibuat untuk menambah keputusan. Kesimpulannya, kemenangan diakui. itu relatif cepat dalam kecepatan daripada BFS. Kompleksitas waktu DFS adalah O(V+E) selama daftar Berdekatan dan O(V^2) selama matriks yang berdekatan. Di sini, E singkatan tepi dan V singkatan simpul. DFS banyak digunakan di berbagai bidang.
Ketika DFS dilakukan pada graf tak berbobot, pohon merentang minimum dikembangkan untuk setiap pasangan pohon jalur terpendek. Ini dapat diterapkan untuk mengidentifikasi siklus dalam grafik. Jika satu sisi belakang ditemukan di BFS, maka ada satu siklus. Jalur antara u dan v atau dua simpul dapat ditemukan dengan bantuan teknik ini. Algoritma DFS digunakan untuk pengurutan topologi. Ini dapat digunakan untuk menentukan komponen yang terkait kuat dalam grafik yang diberikan. Komponen diciptakan untuk terhubung kuat ketika ada jalur antara setiap simpul.
Perbedaan Utama antara BFS dan DFS
Kesimpulan
Dengan demikian, dapat disimpulkan dengan mengatakan bahwa BFS dan DFS jelas berbeda satu sama lain. BFS digunakan dalam grafik untuk menemukan jalur terpendek dengan bantuan struktur data antrian dan DFS digunakan dalam grafik untuk menemukan jalur terpendek dengan bantuan struktur data stack. BFS memilih satu simpul selama kunjungannya dan menandai yang terdekat dikunjungi dan dikumpulkan dalam antrian. Di sisi lain, dalam DFS, simpul yang dikunjungi termasuk dalam tumpukan dan jika tidak ada simpul, simpul akan muncul. Teknik BFS didasarkan pada vertex dan teknik DFS didasarkan pada edge.
