【求助】深度优先和广度优先的优缺点

[omarchen]

求深度优先和广度优先的优缺点，up者有分

[mycoldboy]

深搜一般来说时间复杂度大但空间复杂度小，广搜空间相反

[mycoldboy]

这些都不是问题，最重要的是剪枝优化，当然最好能用dp来完成，高效！

[赖勇浩]

宽优的话，占内存多，能找到最优解，必须遍历所有分枝

深优的话，占内存少，能找到最优解（一定条件下），但能很快找到接近解（优点），可能不必遍历所有分枝（也就是速度快）。

在更多的情况下，深优是比较好的方案。

[omarchen]

到底是BFS节约时间还是DFS节约？mmmcd(超超)和 lanphaday(恋花蝶) 是不是矛盾啊？

[mycoldboy]

如果完全搜索的话，显然dfs和bfs是间复杂度是一样的

[mycoldboy]

根据情况不同，采用不同的方法，比如一个最简单的把数码问题，用dfs？算死你，呵呵

[mmmcd]

BFS是通过牺牲空间来节省时间的一种方法

[NowCan]

呵呵，再比如一个24数码问题，用bfs，撑死你。

[MagicCarmack]

传说UP有分


偶UP

[wxt]

深度优先适合深度大的树，不适合广度大的树，广度优先正相反。
所谓深度大的树就是指起始节点到目标节点的中间节点多（可以理解成问题有很多中间解，这些解都可以认为是部分正确的，但要得到完全正确的结果（目标节点）就必须先依次求出这些中间解。）
所谓广度大的树就是指起始节点到目标节点的可能节点多（可以理解成问题有很多可能解，这些解要么正确，要么错误。要得到完全正确的结果（目标节点）就必须依次判断这些可能解是否正确。）

所以如果你面对的问题有很多解（目标节点不唯一），而你只想快点找到其中一个，用深度优先比较合适（因为解稍偏离正确结果，后面的节点就不再判断了，这种方法类似这种想法：反正还有其他可能的路可走，不用再这条路上走到头），如果问题的解是唯一的（或你只想要最正确的那一个解）用广度优先就比较合适。

[chenzhichao2008]

实际运用中深度还是比较有用的
广度占用内存太大了
关于效率问题
深度做一下优化也不会输给广度(如按权值排序一下 ,再做个剪枝 )

[zzwu]

如果深度见不到“底”时，就无法用dps, 只能用bps

[galois_godel]

遍历顺序不一样,
没有绝对的优缺点,

[yangfasheng]

应该要看具体问题来定吧.

[tatbaby]

up

[andyhugb]

具体情况具体对待

[wlwlwl]

备注：还要根据物理存储结构来决定