DFS (Depth-First Search) y BFS (Breadth-First Search) son dos algoritmos para recorrer o buscar en un grafo.
La principal diferencia entre DFS y BFS es la estrategia que se sigue para recorrer el grafo. DFS sigue una estrategia de profundidad, es decir, explora lo más profundo posible en cada rama antes de retroceder. En cambio, BFS sigue una estrategia de amplitud, es decir, explora todos los nudos a la misma profundidad antes de pasar a la siguiente profundidad.
Algunas diferencias más específicas entre DFS y BFS:
Orden de visita: En DFS, los nodos se visitan en el orden en que se encuentran en la rama actual. En BFS, los nodos se visitan en orden de cercanía a la fuente, es decir, primero se visitan todos los nodos adyacentes al nodo fuente, luego los nodos adyacentes a esos nodos, y así sucesivamente.
Memoria: En general, BFS tiende a utilizar más memoria que DFS debido a que necesita almacenar todos los nodos adjuntos en cada nivel antes de avanzar al siguiente nivel. DFS solo necesita almacenar los nodos en la pila o en la llamada recursiva actual.
Aplicaciones: DFS se utiliza normalmente para encontrar componentes conectados en un grafo, encontrar ciclos en un grafo, y ordenamiento topológico. BFS se utiliza habitualmente para encontrar el camino más corto entre dos nodos en un grafo, búsqueda de elementos en un árbol o grafo, y para realizar un recorrido completo del grafo.
¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?