DFS ve BFS arasındaki farkları anlıyorum, ancak birini diğerine göre ne zaman kullanmanın daha pratik olduğunu bilmek istiyorum?
DFS'nin BFS'yi nasıl alt edeceğine ya da tam tersi olacağına dair herhangi bir örnek verebilir misiniz?
Bu büyük ölçüde arama ağacının yapısına ve çözümlerin (diğer bir deyişle aranan öğelerin) sayısına ve konumuna bağlıdır.
Eğer bir çözümün ağacın kökünden çok uzakta olmadığını biliyorsanız, bir genişlik öncelikli arama (BFS) daha iyi olabilir.
Ağaç çok derinse ve çözümler nadirse, derinlik öncelikli arama (DFS) son derece uzun sürebilir, ancak BFS daha hızlı olabilir.
Ağaç çok genişse, bir BFS çok fazla belleğe ihtiyaç duyabilir, bu nedenle tamamen kullanışsız olabilir.
Çözümler sıksa ancak ağacın derinliklerinde yer alıyorsa, BFS pratik değildir.
Arama ağacı çok derinse, aramayı kısıtlamanız gerekecektir derinlik için derinlik ilk arama (DFS), yine de (örneğin yinelemeli derinleşme).
Ancak bunlar sadece temel kurallardır; muhtemelen denemeler yapmanız gerekecektir.
Ağacın derinliği değişebildiğinde ve bir çözüm için ağacın yalnızca bir kısmını aramanız gerektiğinde Genişlik İlk Arama genellikle en iyi yaklaşımdır. Örneğin, bir başlangıç değerinden son değere giden en kısa yolu bulmak BFS'yi kullanmak için iyi bir yerdir.
Derinlik İlk Arama, tüm ağacı aramanız gerektiğinde yaygın olarak kullanılır. Uygulanması (özyineleme kullanarak) BFS'den daha kolaydır ve daha az durum gerektirir: BFS tüm 'frontier''ı saklamanızı gerektirirken, DFS yalnızca geçerli öğenin üst düğümlerinin listesini saklamanızı gerektirir.
DFS, BFS'ye göre daha az yer kaplar ancak gereksiz derinliklere inebilir.
İsimleri açıklayıcıdır: eğer büyük bir genişlik (yani büyük dallanma faktörü), ancak çok sınırlı derinlik (örneğin sınırlı sayıda "hamle") varsa, DFS, BFS'ye göre daha tercih edilebilir olabilir.
DFS'nin alan verimliliğini, ancak (kümülatif olarak) BFS'nin seviye-sıra ziyaretini birleştiren daha az bilinen bir varyantın iterative deepening depth-first search olduğu belirtilmelidir. Bu algoritma bazı düğümleri tekrar ziyaret eder, ancak yalnızca sabit bir asimptotik fark faktörüne katkıda bulunur.