Comment utiliser un algorithme de recherche axé sur la profondeur ?

2 Approche itérative

Un algorithme DFS peut être implémenté par itération, une technique où une boucle répète un ensemble d’instructions jusqu’à ce qu’une condition soit remplie. Pour utiliser l’itération pour DFS, vous devez utiliser une structure de données appelée pile. Une pile est un ensemble d’éléments qui suit le dernier entré, premier sorti (LIFO) c’est-à-dire que le dernier élément ajouté est le premier élément supprimé. Pour utiliser une pile pour DFS, vous devez créer une pile vide et y pousser le nœud de départ. Ensuite, tant que la pile n’est pas vide, retirez le nœud supérieur de la pile et marquez-le comme visité et traitez-le. Pour chaque voisin du noeud qui n’est pas visité, poussez-le sur la pile. Répétez ces étapes jusqu’à ce que la pile soit vide. L’approche itérative est plus efficace et évite le risque de débordement de la pile ; Cependant, elle peut être moins intuitive que l’approche récursive et difficile à suivre des nœuds ou des chemins empruntés par l’algorithme.

3 Applications et variantes

Un algorithme DFS peut être appliqué à divers problèmes et scénarios en informatique, tels que la recherche du chemin le plus court ou le plus long entre deux nœuds dans un graphe, la découverte de cycles ou de composants fortement connectés dans un graphe, la résolution d’énigmes ou de labyrinthes, la génération ou la validation d’arbres binaires ou d’arbres d’expression, et la mise en œuvre d’algorithmes de retour en arrière ou de branch-and-bound. De plus, un algorithme DFS peut être modifié ou combiné avec d’autres techniques pour obtenir des résultats différents. Par exemple, vous pouvez utiliser un horodatage ou une couleur pour marquer les nœuds comme visités, découverts ou terminés. Vous pouvez également utiliser une file d’attente au lieu d’une pile pour implémenter une recherche en largeur (BFS) algorithme qui explore un graphe ou un arbre par niveau plutôt que par profondeur. De plus, vous pouvez utiliser une file d’attente prioritaire au lieu d’une pile pour mettre en œuvre une recherche de premier choix (BFS) Algorithme qui explore un graphe ou un arbre en choisissant le nœud le plus prometteur en fonction d’une fonction heuristique. En outre, vous pouvez utiliser une table de hachage ou un ensemble pour stocker les nœuds visités et éviter de les revisiter, ainsi que pour utiliser un pointeur parent ou un tableau prédécesseur pour stocker le nœud précédent et reconstruire le chemin emprunté par l’algorithme.

4 Avantages et inconvénients

Un algorithme DFS présente plusieurs avantages et inconvénients par rapport à d’autres algorithmes de recherche. Il peut être plus simple et plus rapide que BFS ou BFS dans certains cas, surtout si le nœud d’objectif se trouve profondément dans le graphe ou l’arbre. De plus, il peut utiliser moins de mémoire que BFS ou BFS, car il n’a besoin de stocker que le chemin actuel dans la pile, et non l’ensemble de la frontière. De plus, il peut trouver tous les chemins ou solutions possibles, pas seulement le chemin optimal et peut être facilement adapté à différents problèmes ou variations. Cependant, il peut être sujet à des débordements d’empilement ou à des boucles infinies si le graphe ou l’arbre est très profond ou a des cycles. De plus, il peut être difficile de déterminer l’ordre optimal de visite des voisins ou la meilleure fonction heuristique pour BFS ou BFS et difficile de suivre l’ordre des nœuds ou des chemins empruntés par l’algorithme.

5 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?