一、前言
我们首次接触 BFS 和 DFS 时,应该是在数据结构课上讲的 “图的遍历”。还有就是刷题的时候,遍历二叉树我们会经常用到BFS和DFS。它们的实现都很简单,这里我就不哆嗦去贴代码了。
想看代码的可以看《剑指Offer(三十八):二叉树的深度》这个题目就可以利用BFS和DFS进行求解。那么,这两者“遍历” 的序列到底有何差别?
本篇文章就单纯来讲讲它们的区别和各自的应用,不会涉及任何代码。我们以“图的遍历”为例,进行说明。
二、区别
广度优先搜索算法(Breadth-First-Search,缩写为 BFS),是一种利用队列实现的搜索算法。简单来说,其搜索过程和 “湖面丢进一块石头激起层层涟漪” 类似。
深度优先搜索算法(Depth-First-Search,缩写为 DFS),是一种利用递归实现的搜索算法。简单来说,其搜索过程和 “不撞南墙不回头” 类似。
BFS 的重点在于队列,而 DFS 的重点在于递归。这是它们的本质区别。
举个典型例子,如下图,灰色代表墙壁,绿色代表起点,红色代表终点,规定每次只能走一步,且只能往下或右走。求一条绿色到红色的最短路径。
对于上面的问题,BFS 和 DFS 都可以求出结果,它们的区别就是在复杂度上存在差异。我可以先告诉你,该题 BFS 是较佳算法。
BFS示意图:
如上图所示,从起点出发,对于每次出队列的点,都要遍历其四周的点。所以说 BFS 的搜索过程和 “湖面丢进一块石头激起层层涟漪” 很相似,此即 “广度优先搜索算法” 中“广度”的由来。
DFS示意图:
三、总结
现在,你不妨对照着图,再去看看你打印出的遍历序列,是不是一目了然呢?
最后再说下它们的应用方向。
BFS 常用于找单一的最短路线,它的特点是 "搜到就是最优解",而 DFS 用于找所有解的问题,它的空间效率高,而且找到的不一定是最优解,必须记录并完成整个搜索,故一般情况下,深搜需要非常高效的剪枝(剪枝的概念请百度)。
PS:BFS 和 DFS 是很重要的算法,读者如果想要更深入地了解它们,建议去 OJ 或 Leetcode 上找一些相关赛题训练下,一定会给你一个别样的天地。
如上图所示,从起点出发,先把一个方向的点都遍历完才会改变方向...... 所以说,DFS 的搜索过程和 “不撞南墙不回头” 很相似,此即 “深度优先搜索算法” 中“深度”的由来。
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