剛好今天作業(yè)有道題問了相似問題= =，順便來回答一下

DFS和BFS主要差別在于BFS遍歷方式是圍繞著根結(jié)點一圈一圈(level by level)向外遍歷，借助隊列的方式實現(xiàn)，而DFS的方式則是從一條路一直走到底后再回退，再走到底，借助棧的方式來實現(xiàn)。在正常情況下二者的時間復雜度都是相同的O(v+e)。一般來說DFS要比BFS好寫一些(函數(shù)遞歸調(diào)用天然滿足棧的結(jié)構(gòu)，并且內(nèi)存消耗上會比BFS少一些？而BFS只能老老實實用隊列)。

從宏觀上來看：如果你已經(jīng)知道解離根節(jié)點比較近，那么BFS更好

如果整體上每個節(jié)點的邊很多，那么BFS消耗的內(nèi)存會很大

如果一棵樹很深而解很少，那么DFS可能會很慢(相反如果解很多并且都比較深的話，那么BFS就會很慢)

從名字上就很容易得出，如果一個問題深度無窮而廣度有限，那么DFS就沒法獲得解，但BFS可以，反之也同理。

從具體應用上看：

DFS比較適合判斷圖中是否有環(huán)，尋找兩個節(jié)點之間的路徑，有向無環(huán)圖(DAG)的拓撲排序，尋找所有強連通片(SCC)，無向圖中尋找割點和橋等；

BFS則比較適合判斷二分圖，以及用于實現(xiàn)尋找最小生成樹(MST)，如在BFS基礎上的Kruskal算法。還有尋找最短路徑問題(如Dijkstra算法)。

至于CLRS里四種邊的定義，私以為書上已經(jīng)定義得很清楚了，自己跟著例子看兩遍應該就能理解，(個人感覺它對許多算法分析問題確實都挺有用)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 拓扑排序 dfs bfs_bfs与dfs的优缺点？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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