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BFS与DFS...

BFS与DFS

广度优先搜索（也称为BFS）是一种用于扩展特定图的所有节点的搜索方法。它通过搜索每个解决方案来完成这项任务，以便检查和扩展这些节点（或其中的序列组合）。因此，BFS不使用启发式算法（或通过多个场景搜索解决方案的算法）。获得所有节点后，它们将被添加到称为先进先出队列的队列中。那些没有被探测的节点被“存储”在一个标记为“open”的容器中；一旦探测到，它们将被运输到标有“关闭”的容器中。

深度优先搜索（也称为DFS）是一种搜索方法，它深入搜索的子节点，直到达到目标（或者直到有一个节点没有任何其他排列或“子节点”）。找到一个目标后，搜索将返回到与解决方案一起使用的前一个节点，重复此过程，直到成功搜索所有节点。因此，节点继续被放在一边进行进一步的探索——这被称为非递归实现。

BFS的特点是空间和时间复杂性、完备性、完备性证明和最优性。空间复杂度是指在搜索的最深层节点数所占的比例。时间复杂度是指节点在搜索过程中考虑每条路径所用的实际“时间”。完备性本质上是一种在图中寻找解决方案的搜索，而不管它是什么样的图。完备性的证明是最浅的层次，在这个层次上，目标在一个节点的某个特定深度处被发现。最后，最优性指的是一个没有加权的BFS——这是一个用于单位阶跃成本的图。

DFS是使用生成树的最自然的输出，生成树是由无向图中的所有顶点和一些边组成的树。在这种结构中，图被分为三类：前向边，从一个节点指向一个子节点；后边，从一个节点指向一个较早的节点；交叉边，两者都不做。

总结：

1.BFS搜索图中的每一个解以扩展其节点；DFS在子节点中深入挖掘，直到达到目标。

2.BFS的特征是时空复杂性、完备性、完备性证明和最优性；DFS最自然的输出是一个包含三个类的生成树：前边缘、后边缘和交叉边缘。

发表于 2021-06-22 23:06
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分类：IT

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