La búsqueda primero en profundidad se usa comúnmente cuando necesita buscar en todo el árbol. Es más fácil de implementar (usando la recursividad) que BFS y requiere menos estado: mientras que BFS requiere que almacene toda la 'frontera', DFS solo requiere que almacene la lista de nodos principales del elemento actual.
¿Cuándo sería mejor DFS que BFS?
BFS es más adecuado para buscar vértices que están más cerca de la fuente dada. DFS es más adecuado cuando hay soluciones fuera de la fuente. 4. BFS considera primero a todos los vecinos y, por lo tanto, no es adecuado para los árboles de toma de decisiones utilizados en juegos o rompecabezas.
¿Para qué se puede utilizar DFS?
Aplicaciones. La búsqueda en profundidad se utiliza en clasificación topológica, problemas de programación, detección de ciclos en gráficos y resolución de acertijos con una sola solución, como un laberinto o un sudoku. Otras aplicaciones involucran el análisis de redes, por ejemplo, probar si un gráfico es bipartito.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de DFS?
Llegará al nodo de destino en un período de tiempo menor que BFS si atraviesa el camino correcto. Puede encontrar una solución sin examinar gran parte de la búsqueda porque podemos obtener la solución deseada en el primer intento. Desventajas: Es posible que muchos estados sigan apareciendo.
¿Cuál es la ventaja de DFS sobre BFS?
Esencialmente seguiría por el primer camino y nunca encontraría el elemento. El BFS eventualmente encontraría elelemento. Si el tamaño del gráfico es finito, es probable que DFS encuentre un elemento atípico (mayor distancia entre la raíz y el objetivo) más rápido, mientras que BFS encontrará un elemento más cercano más rápido.
