資料結構中深度優先搜尋（DFS）和廣度優先搜尋（BFS）的應用

我們將瞭解圖的DFS和BFS演算法的不同應用。

DFS（深度優先搜尋）在許多地方都有應用。一些常見的用途包括：

  • 如果我們在無權圖上執行DFS，它將為所有成對最短路徑樹建立最小生成樹。
  • 我們可以使用DFS檢測圖中的環。如果在BFS期間得到一條反向邊，則必定存在一個環。
  • 使用DFS，我們可以找到給定頂點u和v之間的路徑。
  • 我們可以執行拓撲排序，用於根據作業之間的依賴關係調度作業。拓撲排序可以使用DFS演算法完成。
  • 使用DFS，我們可以找到圖的強連通分量。如果從每個頂點到其他每個頂點都存在路徑，則它是強連通的。

與DFS類似，BFS（廣度優先搜尋）也用於不同的場景。如下所示：

  • 在像BitTorrent這樣的對等網路中，BFS用於查詢所有鄰居節點。
  • 搜尋引擎爬蟲使用BFS來構建索引。從源頁面開始，它查詢其中的所有連結以獲取新頁面。
  • 使用GPS導航系統，BFS用於查詢附近的場所。
  • 在網路中，當我們想要廣播一些資料包時，我們使用BFS演算法。
  • 尋路演算法基於BFS或DFS。
  • BFS用於Ford-Fulkerson演算法，以查詢網路中的最大流量。

更新於：2019年8月27日

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