bfs和dfs的区别？

最新推荐文章于 2025-06-07 10:27:59 发布
最新推荐文章于 2025-06-07 10:27:59 发布
阅读量5.1k 收藏 12
点赞数 6
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_38818603/article/details/81288659

参考：

https://blog.youkuaiyun.com/yishuige/article/details/51769997

 

 实现方法基本思想解决问题N规模
DFS栈/递归回溯法，一次访问一条路，更接近人的思维方式,所有解问题，或连通性问题不能太大,<=200
BFS队列分治限界法，一次访问多条路，每一层需要存储大量信息最优解问题，如最短路径可以比较大，因为可以用队列解决,<=1000

 

DFS与BFS（用C/C++实现）
weixin_74324928的博客
03-27 816
3. BFS会一层一层搜索，将同一层的节点搜索完后再向下一层搜。数据结构是一个队列，空间是O(2h).由于它第一次搜到的点都是最近的点，所以具有最短性（当每条边的权重都为1的时候，那么搜索到的一定是最短路）。2. DFS会先往深处搜索，搜索到最后的一个节点后再进行回溯，回溯到最近的一个有分支的节点后继续往深处搜索。将每个能通过的位置作为节点分析，数字代表第几层（r是指根节点，x是指不能通的路）将x插入队列并更新x的距离d[x] = d[t] + 1;拓展t的所有邻点x;while queue非空。
一文搞懂bfs，dfs和高级图算法
qq_36916968的博客
08-13 1508
你以为BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索）这两种基础算法，简单到小学数学就能搞定？但真的是这样吗？很多人都这么认为，但真的对吗？今天，我们不只是走马观花般看看这些算法，而是要挖掘出它们背后隐藏的秘密，探究那些被忽略的细节，看看它们是如何在不同场景中大显身手的！
图论中DFS与BFS的区别、用法、详解？
weixin_33739646的博客
11-11 331
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
DFS（深度优先搜索）
最新发布
KARRAS的博客
06-07 1049
DFS（Depth-First Search，深度优先搜索）是一种经典的图遍历算法，广泛应用于树结构遍历、图论问题（如连通性分析、拓扑排序）、路径搜索、回溯算法等领域。
DFS和BFS的区别
YoungGeeker
08-19 4899
很多人在看别人代码时，总会看到DFS、BFS这样的函数，那么它们又有什么区别呢？本文就向大家详细讲解一下。
dfs和bfs差别_BFS和DFS之间的区别
culing2941的博客
09-15 3081
Here you will learn aboutdifference between BFS and DFS algorithm or BFS vs. DFS. 在这里，您将了解BFS和DFS算法或BFS与DFS之间的区别。 Breadth First Search (BFS) and Depth First Search (DFS) are two popular algorithms ...
DFS与BFS的区别、用法、详解？
FLAB_Vincent的博客
01-14 1011
写在最前的三点： 1、所谓图的遍历就是按照某种次序访问图的每一顶点一次仅且一次。 2、实现bfs和dfs都需要解决的一个问题就是如何存储图。一般有两种方法：邻接矩阵和邻接表。这里为简单起 见，均采用邻接矩阵存储，说白了也就是二维数组。 3、本文章的小测试部分的测试实例是下图： 一、深度优先搜索遍历 1、从顶点v出发深度遍历图G的算法 ① 访
基于python模拟bfs和dfs代码实例
01-19
BFS # @Time : 2020/11/8 # @Author : Jimou Chen # 广搜 def bfs(graph, start): queue = [start] # 先把起点入队列 visited = set() # 访问国的点加入 visited.add(start) while len(queue): vertex = ...
什么时候用BFS，什么时候用DFS？BFS与DFS应用场景
咕咕酱没有悲伤的博客
07-18 4343
1 前言 最近做到一道 找迷宫中从入口到出口最短路径的一道题。 力扣-找到离入口最近的出口 显然，理论上DFS和BFS都能找到解。 但是，DFS会超时，BFS就不会。 因此，我就又研究了一下DFS和BFS的原理，整理了一下他们的应用范围，希望自己能记住，刷题的时候少走弯路。 2 原理 2.1 BFS 宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索） 形象地说：面临一个路口时，把所有的岔路口都记下来，然后选择其中一个进入，然后将它的分路情况记录下来，然后再返回来进入另外一个岔路 队列（queue）实现：每次从队
图算法（BFS和DFS）
m0_56945100的博客
08-14 339
Prim的最小生成树算法和Dijkstra的单源最短路径算法都使用了类似广度优先搜索的思想。给定图和一个可识别源结点，BFS可以计算从源结点到每个可到达的结点的距离（最少的边数），同时生成一棵广度优先搜索树。在广度优先搜索树里从结点到结点的简单路径所对应的就是图中从结点到结点的最短路径，即包含最少边数的路径。该算法总是在发现所有距离源结点为的所有结点后才会发现距离源结点为的其他结点。在广度优先搜索过程中，在概念上将每个结点涂上白色、灰色或黑色。所有结点一开始均涂上白色。
bfs和dfs算法
qq_57968062的博客
10-11 5918
bfs（广度优先搜索） 从某一个顶点出发开始访问，被访问的顶点做相应的标记，输出访问顶点。 从被访问的顶点出发，搜索与该顶点有边的关联的某个未被访问的邻接点，并做相应标记。 再从根据上述中所有被访问的邻接点，访问与这些邻接点相关的未被访问的邻接点，直到所有顶点访问完为止。 实现代码 #include<iostream> #include<queue> using namespace std; int visit[101],cnt,n,g[101][101]; int main.
BFS与DFS笔记整理
weixin_45221477的博客
03-22 480
参考：https://blog.youkuaiyun.com/yishuige/article/details/51769997 什么时候用DFS，什么时候用BFS? 二维数组的题目，N小于20的，适用DFS。而一般 N<= 200，N<=1000这种，一定不可能用DFS去做。而且并不只是整个题目不能用DFS，其中的每一步也不能使用DFS。 BFS的基本步骤 1.将初始点（一个或多个）加入一个集合...
bfs与dfs的最简单区别
yangmin5416的博客
08-29 618
bfs 与 bfs 区别 1.二者大多数情况可以共用。 2.bfs一般用来搜索最短路径。 3.dfs一般用来看能否到达目的地。
BFS与DFS的区别
Android移动开发者
04-27 1239
广度优先搜索的性质： 当问题有解时，一定能找到解 当问题为单位耗散值，且问题有解时，一定能找到最优解 方法与问题无关，具有通用性 效率较低 属于图搜索方法 深度优先搜索的性质： 一般不能保证找到最优解 当深度限制不合理时，可能找不到解，可以将算法改为可变深度限制 最坏情况时，搜索空间等同于穷举 与回溯法的差别：图搜索 是一个通用的与问题无关的方法
BFS 、DFS区别，详解
热门推荐
BackToMe的博客
08-18 5万+
BFS 、DFS区别，详解写在最前的三点： 1、所谓图的遍历就是按照某种次序访问图的每一顶点一次仅且一次。 2、实现bfs和dfs都需要解决的一个问题就是如何存储图。一般有两种方法：邻接矩阵和邻接表。这里为简单起 见，均采用邻接矩阵存储，说白了也就是二维数组。 3、本文章的小测试部分的测试实例是下图： 一、深度优先搜索遍历 1、从顶点v出发深度遍历图G的算法 ① 访问v ② 依次
dfs和bfs
徐明晓的博客
08-06 347
https://www.cnblogs.com/wzl19981116/p/9397203.html 1.dfs(深度优先搜索)是两个搜索中先理解并使用的，其实就是暴力把所有的路径都搜索出来，它运用了回溯，保存这次的位置，深入搜索，都搜索完了便回溯回来，搜下一个位置，直到把所有最深位置都搜一遍，要注意的一点是，搜索的时候有记录走过的位置，标记完后可能要改回来； 回溯法是一种搜索法，按条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法；
BFS和DFS区别及选择
qq_63132518的博客
02-20 1596
DFS（深度优先搜索） 类似树从干路到支路的先序遍历方式，形象的说就是一条路走到黑，如果走到头了，则返回上一个节点，所以我们很自然会想到用递归实现，另外加一个标记数组，确保节点只访问一次。（这里建议邻接矩阵跟标记数组全部使用全局变量，不然的话函数传参会很麻烦），每次递归后都会找到与之相邻的节点，并再次递归，直到所有节点全部遍历一次。 BFS（广度优先搜索） 所谓广度优先就类似树里面的层序遍历，每次访问的是同层的节点，同层访问后再继续向下访问，这里我们用队列来实现，利用队列的先进先出性质，每次递增访问，
BFS算法和DFS算法（含图解：简单易懂）
qian_yu_的博客
08-30 4万+
图解BFS算法和DFS算法BFS算法算法思路实现过程Python代码实现DFS算法算法思路实现过程Python代码实现 BFS算法 BFS类似于树的层次遍历过程,从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。 舍去空间换时间。 算法思路 队列（先进先出） 1、创建一个空队列queue（用来存放节点）和一个空列表visit（用来存放已访问的节点） 2、依次将起始点及邻接点加入queue和visit中 3、poo出队
BFS和DFS
量子象限
05-24 607
23. 矩阵中的路径 题目 请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。 路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。 如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。 注意： 输入的路径不为空； 所有出现的字符均为大写英文字母； 样例 matrix= [ ["A","B","C","E"], ...
bfs和dfs区别
05-08
### BFS 和 DFS 的主要区别 #### 1. **定义** 宽度优先搜索（BFS）是一种逐层扩展的方式，按照从起始节点出发的距离逐步探索邻近节点[^2]。 深度优先搜索（DFS）则采用递归方式深入某个分支直到达到终点或者遇到死胡同才返回其他路径继续探索[^3]。 #### 2. **数据结构** - BFS 使用队列作为其核心的数据存储机制来实现先进先出的原则，从而保证每一层中的所有节点都被处理完毕后再进入下一层级[^4]。 - 而 DFS 则依赖栈来进行操作，默认情况下可以利用函数调用堆栈完成这一功能。 #### 3. **性能表现** 对于寻找最短路径的问题来说，通常推荐使用 BFS 方法因为它是基于层数展开搜索的特性决定了它能找到距离起点最近的目标位置；相对而言，在面对复杂树形结构时如果只关心是否存在某种符合条件的结果而不考虑具体长度的话，则可以选择效率更高的 DFS 方案由于后者无需维护庞大的待访问列表即可快速抵达深层区域[^1]。 ```python from collections import deque def bfs(graph, start): visited = set() queue = deque([start]) while queue: vertex = queue.popleft() # 队首元素出队 if vertex not in visited: # 如果该顶点尚未被访问过 visited.add(vertex) # 将当前顶点加入已访问集合 for neighbor in graph[vertex]: if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) # 把相邻顶点入队 return visited def dfs_recursive(graph, node, visited=None): if visited is None: visited = set() visited.add(node) for next_node in graph[node]: if next_node not in visited: dfs_recursive(graph, next_node, visited) return visited ``` ### 应用场景对比表 | 特性/算法 | BFS | DFS | |-----------|-----------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------| | 最短路径 | 可以找到两点间最短路径 | 不一定能得到最短路径 | | 环路检测 | 需要额外标记防止重复访问 | 自动通过回溯避免无限循环 | | 层次遍历 | 按照层次顺序输出 | 无法直接按层次顺序输出 | | 大规模图 | 对于非常大的图可能会消耗较多内存 | 更加节约内存 | --- ###
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值