BFSとDFSの違いとは?グラフ探索アルゴリズムの特徴と使い分けを徹底解説
BFS(幅優先探索)とDFS(深さ優先探索)は、どちらもグラフ構造上の頂点を訪問するための基本的なグラフ探索アルゴリズムです。一見似ていますが、探索の進め方や内部で利用するデータ構造が異なるため、それぞれ得意な場面が変わってきます。
BFSとは
幅優先探索(Breadth First Search:BFS)は、開始地点から近い頂点を順に、横方向へ広がるようにグラフを探索するアルゴリズムです。キュー(Queue:先入れ先出し方式)を使用しており、探索中に行き止まりに到達した場合でも、キューに記憶された次の頂点から探索を再開できます。
DFSとは
深さ優先探索(Depth First Search:DFS)は、一本の経路をできる限り深く進み、行き止まりになったら手前に戻って別の経路を探索する、縦方向に進むアルゴリズムです。スタック(Stack:後入れ先出し方式)を使用しており、行き止まりに到達した際に、記憶しておいた前の頂点へ戻って探索を継続します。
BFSとDFSの主な違い
| No. | 比較項目 | BFS | DFS |
|---|---|---|---|
| 1 | 定義 | BFSは「Breadth First Search(幅優先探索)」の略。 | DFSは「Depth First Search(深さ優先探索)」の略。 |
| 2 | データ構造 | キュー(Queue)を使用して最短経路を求める。 | スタック(Stack)を使用して経路を探索する。 |
| 3 | 始点との距離 | 目的の頂点が始点(ソース)に近い場合に効率的。 | 目的の頂点が始点から遠い場合に効率的。 |
| 4 | 決定木への適性 | すべての隣接頂点を順番に調べるため、パズルゲームなどで使われる決定木の探索には不向き。 | 一度の判断ごとにさらに深く探索を進めて結論を導けるため、決定木の探索により適している。 |
| 5 | 処理速度 | DFSに比べて遅い。 | BFSに比べて速い。 |
| 6 | 計算量 | O(V+E)。ただしVは頂点数、Eは辺数。 | こちらもO(V+E)。ただしVは頂点数、Eは辺数。 |
まとめ
BFSとDFSは計算量こそ同じO(V+E)ですが、探索の順序と使用するデータ構造が異なります。最短距離を求めたい場面ではBFSが、限られたメモリで深く探索したい場面ではDFSが適しています。問題の性質に応じて両者を使い分けることが、効率的なプログラミングのポイントです。
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