Mungkin kamu sudah pernah mendengar tentang BFS dan DFS ketika mencari-cari solusi pada permasalahan algoritma. Keduanya adalah metode pencarian pada graf dan sangat penting karena perbedaannya bisa memengaruhi waktu eksekusi dan jumlah memori yang digunakan. Karena itulah, perbedaan BFS dan DFS perlu dipahami dengan baik agar kamu bisa memilih metode yang tepat dalam menyelesaikan permasalahanmu.
Pertama-tama, BFS atau Breadth-First Search adalah metode pencarian pada graf yang bersifat breath. Artinya, BFS akan mencari secara terus-menerus dan memperluas pencarian pada semua simpul yang berdekatan terlebih dahulu sebelum melanjutkan ke simpul yang lebih jauh. Sedangkan DFS atau Depth-First Search adalah metode pencarian pada graf yang bersifat depth. Artinya, DFS akan mencari terus-menerus dengan cara menelusuri simpul pada kedalaman tertentu, melakukan backtrack (kembali ke simpul sebelumnya) dan kemudian memperdalam pencarian lagi.
Kedua metode pencarian ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Namun dengan memahami perbedaan BFS dan DFS, kamu akan dapat menentukan mana yang lebih cocok digunakan dalam menyelesaikan permasalahanmu. Mari kita pelajari lebih dalam perbedaan BFS dan DFS.
Pengertian BFS dan DFS
BFS (Breadth-First Search) dan DFS (Depth-First Search) adalah dua algoritma pencarian graf dalam ilmu computer science. Kedua algoritma tersebut sering digunakan dalam menyelesaikan masalah-masalah seperti traversal tree, penyebaran (spread) data, jaringan komputer, dan masih banyak lagi. Keduanya sama-sama efektif dan saling melengkapi satu sama lain.
BFS dan DFS memainkan peran yang penting dalam memecahkan masalah seperti pencarian rute terpendek dalam graf. Di samping itu, keduanya juga digunakan dalam banyak algoritma kecerdasan buatan (AI) seperti chess, Go dan permainan lainnya.
Kelebihan dan Kekurangan BFS
BFS atau Breadth First Search adalah algoritma pencarian grafik yang dapat digunakan untuk menemukan jalur terpendek antara dua titik. Algoritma ini mencari semua simpul dalam jangkauannya terlebih dahulu sebelum mencari pada tingkat selanjutnya. Seperti halnya DFS, BFS juga memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu diperhatikan:
- Kelebihan BFS:
- 1. Dapat menemukan jalur terpendek antara dua simpul.
- 2. Mudah dipahami dan diimplementasikan.
- 3. Tidak rentan terhadap looping.
- Kekurangan BFS:
- 1. Tidak efisien pada grafik yang besar.
- 2. Membutuhkan lebih banyak memori untuk menyimpan antrian.
- 3. Tidak cocok untuk grafik yang memiliki kedalaman yang dalam.
Seperti halnya algoritma lainnya, BFS memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu diperhatikan. Oleh karena itu, penggunaan BFS harus disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi yang ada.
Kelebihan dan Kekurangan DFS
DFS atau Depth-First Search adalah algoritma pencarian yang digunakan untuk melacak dan menemukan semua jalur yang mungkin dalam grafik tertentu. Seperti halnya BFS, DFS memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu diketahui sebelum digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu. Berikut adalah beberapa kelebihan dan kekurangan DFS:
- Kelebihan DFS
- DFS lebih sederhana dan mudah diimplementasikan dibandingkan BFS.
- DFS bekerja dengan baik pada grafik yang sangat dalam karena hanya melacak satu alur dan memprioritaskan kedalaman maksimum.
- DFS memungkinkan algoritma backtracking untuk diproses dengan mudah dan efisien.
- Kekurangan DFS
- DFS dapat mengalami masalah dengan grafik yang sangat besar atau kompleks karena akan mengeksplorasi semua cabang sampai kedalaman tertentu sebelum kembali dan mengeksplorasi cabang lainnya.
- DFS dapat terjebak dalam loop dengan mudah jika tidak diimplementasikan dengan benar.
- DFS tidak menjamin menemukan solusi optimal dan dapat menghasilkan hasil yang suboptimal.
Contoh Kelebihan dan Kekurangan DFS pada Sistem Pencarian
Sebagai contoh, jika kita ingin mencari solusi suatu permasalahan dengan menggunakan algoritma DFS dalam sebuah sistem pencarian yang besar, maka DFS dapat memberikan keuntungan dalam hal kompleksitas dan ruang. Jika kita memiliki ruang atau memori yang terbatas, DFS menghasilkan nilai yang lebih baik daripada BFS, karena melacak satu alur utama dengan mempertahankan level rendah dari subtree.
Namun, kekurangan algoritma pencarian DFS pada sistem pencarian adalah tidak teredeteksinya semua kemungkinan solusi. DFS dapat menemukan solusi yang lebih cepat, tetapi bisa menghasilkan solusi yang suboptimal atau tidak optimal. Hal ini terjadi karena DFS hanya mencari jalur ke bawah hingga mencapai simpul terakhir dan kembali ke simpul sebelumnya untuk mengeksplorasi cabang lainnya.
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
| Lebih sederhana dan mudah diimplementasikan | Cenderung mengalami masalah dengan grafik besar dan kompleks |
| Bekerja dengan baik pada grafik yang dalam | Mudah terjebak dalam loop jika tidak diimplementasikan dengan benar |
| Mudah dalam algoritma backtracking | Tidak menjamin menemukan solusi optimal |
Meskipun DFS memiliki kekurangan tersendiri, tetapi dengan pendekatan dan implementasi yang tepat, DFS masih dapat menjadi pilihan yang baik dan efisien dalam menyelesaikan masalah tertentu. Pemilihan algoritma pencarian yang tepat tergantung pada jenis masalah yang ingin diselesaikan, ukuran data yang melibatkan, dan batasan masalah yang diterapkan.
Implementasi BFS pada Struktur Data Graf
Breadth-First Search (BFS) adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan pencarian pada struktur data graf. Algoritma ini bekerja dengan menelusuri graf secara melebar (horizontal) terlebih dahulu, kemudian mengeksplorasi ke tingkat yang lebih dalam (vertikal). Implementasi BFS pada struktur data graf memungkinkan kita untuk menemukan jarak terpendek antara simpul dan terhubung ke simpul lainnya dalam graf tersebut.
- Pertama-tama, kita perlu memilih simpul awal dari graf yang akan kita jelajahi. Untuk setiap simpul yang dikunjungi, kita akan menelusuri semua simpul tetangga dari simpul tersebut.
- Setiap simpul tetangga yang belum dikunjungi akan ditandai dan dimasukkan ke dalam antrian (queue) untuk diproses kemudian. Hal ini dilakukan secara berulang hingga semua simpul yang terhubung telah dikunjungi.
- BFS dapat dilakukan secara teriterasi atau menggunakan rekursi. Implementasi rekursi umumnya lebih mudah dipahami, namun jika graf terlalu besar, maka implementasi secara teriterasi lebih disarankan untuk menghindari stack overflow.
Berikut ini adalah contoh implementasi BFS pada struktur data graf:
| Simpul | Simpul Tetangga |
|---|---|
| 1 | 2, 3 |
| 2 | 1, 4, 5 |
| 3 | 1, 6, 7 |
| 4 | 2 |
| 5 | 2, 7 |
| 6 | 3 |
| 7 | 3, 5 |
Misalnya, kita ingin mencari jarak terpendek antara simpul 1 dan simpul 6. Maka langkah-langkah implementasi BFS sebagai berikut:
- Simpul 1 ditandai sebagai simpul awal dan dimasukkan ke dalam antrian.
- Setelah itu, simpul 1 diproses dan ditandai sebagai telah dikunjungi.
- Simpul tetangga dari simpul 1 yaitu simpul 2 dan 3 dimasukkan ke dalam antrian.
- Simpul 2 diproses dan ditandai sebagai telah dikunjungi.
- Simpul tetangga dari simpul 2 yaitu simpul 4 dan 5 dimasukkan ke dalam antrian.
- Simpul 3 diproses dan ditandai sebagai telah dikunjungi.
- Simpul tetangga dari simpul 3 yaitu simpul 6 dan 7 dimasukkan ke dalam antrian.
- Simpul 4 diproses dan ditandai sebagai telah dikunjungi.
- Simpul 5 diproses dan ditandai sebagai telah dikunjungi.
- Simpul tetangga dari simpul 6 yaitu simpul 3 telah dikunjungi sebelumnya, sehingga mangaikuti antrian.
- Simpul 7 diproses dan ditandai sebagai telah dikunjungi.
Setelah semua simpul yang terhubung telah dikunjungi, kita dapat menentukan jarak terpendek antara simpul 1 dan simpul 6 adalah 2.
Implementasi DFS pada struktur data graf.
Pada teknik Depth First Search (DFS), graf direpresentasikan dalam bentuk array adjacency atau list adjacency. List adjacency merupakan implementasi yang lebih fleksibel untuk membangun dan mengakses graf, karena hanya menyimpan data edge atau node yang saling terhubung. Sedangkan array adjacency menyimpan seluruh node dalam graf dan relasi antar node disimpan dalam elemen array yang memetakan node ke node terhubung.
- Pertama, DFS dimulai dari salah satu node awal graf dan melanjutkan secara rekursif ke node yang berdekatan.
- Jika ada node yang sudah dikunjungi sebelumnya, node tersebut tidak akan menjadi tujuan DFS berikutnya.
- DFS akan terus berlanjut hingga semua node terhubung pada graf telah dikunjungi.
Implementasi DFS pada list adjacency memerlukan akses ke node-node tetangga dari node yang sedang dikunjungi. Sedangkan pada array adjacency, perlu dilakukan melalui pencarian di array untuk menemukan node yang berdekatan. Keduanya memiliki kompleksitas waktu yang sama dalam kasus rata-rata, tetapi implementasi list adjacency memerlukan dimensi memori yang lebih kecil.
Untuk graf yang besar, optimalisasi DFS dapat dilakukan dengan cara penggunaan algoritma berbasis stack, karena algoritma DFS terlalu dalam untuk dipanggil secara rekursif. Dalam implementasi berbasis stack, komputasi DFS dijalankan pada tumpukan, sehingga mengurangi risiko kelebihan memor.
Dalam praktiknya, DFS digunakan pada aplikasi yang melibatkan analisis terhadap graf, seperti jaringan sosial, grafik hierarki organisasi, atau penjadwalan tugas dalam sistem terdistribusi.
| Komponen Graf | Implementasi List Adjacency | Implementasi Array Adjacency |
|---|---|---|
| Node Vertikal | Sejumlah memori list yang sebanding dengan jumlah node graf. | Barisan array dengan jumlah elemen sebanding dengan jumlah node graf. |
| Edge Horizontal | Tiap elemen dalam list adjacency menyimpan ID node untuk node terhubung. | Tiap elemen dalam barisan array adjacency merupakan array sendiri yang menyimpan ID node yang terhubung pada baris tersebut. |
Implementasi DFS pada struktur data graf dapat dilakukan dengan baik pada kedua model graf. Pilihan tentang implementasi yang lebih tepat untuk kasus tertentu tergantung pada ukuran graf, kompleksitas jaringan, dan spesifikasi komputasi yang diperlukan.
Perbedaan BFS dan DFS
Binary Search Tree (BST) / Pohon pencarian biner (PPB) sebenarnya adalah graf yang diproses dengan cara khusus. Pohon pencarian biner terdiri dari node atau titik-titik yang saling dihubungkan dengan lurus dan diberi label dengan nilai (biasanya bilangan bulat). Pada umumnya, semua node yang tidak digunakan diberi label dengan nilai khusus “null” atau “NIL”.
Node pertama atau akar (root) merupakan satu-satunya node pada pohon yang tidak mempunyai ascendant. Sebaliknya, node memiliki keturunan atau descendant jika sisi bawah dari node tersebut ditandai oleh subpohon. Dari semua node yang ada, ada satu node yang paling atas (top node) dan satu node yang paling bawah (bottom node) yakni “null”.
- BFS (Breadth-First Search) atau Pencarian Lebar
BFS adalah algoritma pencarian graf yang mengunjungi simpul secara diagonal, mengunjungi simpul secara lebar, dari simpul awal sampai mencapai simpul tujuan. Ini mirip dengan algoritma pencarian di Google bersifat lebar dan datang dengan semua tautan yang relevan terlebih dahulu sebelum melanjutkan ke tautan berikutnya. - DFS (Depth-First Search) atau Pencarian Kedalaman
DFS adalah algoritma pencarian graf yang mengunjungi simpul dengan memprioritaskan simpul turunan sebelum langsung mengunjungi turunan simpul kedua. Dalam kata lain, pencarian dilakukan sampai ke simpul terdalam pada suatu cabang sebelum mengunjungi simpul di cabang lain.
Dalam tabel berikut ini, akan dijelaskan perbedaan antara BFS dan DFS:
| BFS (Pencarian Lebar) | DFS (Pencarian Kedalaman) |
|---|---|
| Mengunjungi simpul secara lebar | Mengunjungi simpul secara dalam (kedalaman) |
| Navigasi menyeluruh terhadap simpul | Navigasi secara mendalam terhadap simpul |
| Menggunakan pemrosesan cantuman tunggal | Menggunakan pemrosesan susunan tumpukan |
| Menggunakan antrian | Menggunakan tumpukan |
| Algoritma yang mudah dipahami dan dilaksanakan pada graf kecil | Membentuk solusi yang lengkap dengan graf menyelesaikan setiap cabang pada urutan yang sama |
Kedua algoritma ini sangat penting digunakan dalam pemrograman. Tentukan algoritma yang tepat tergantung pada jenis masalah yang dimiliki dan sumber daya yang tersedia. Bagi sebagian programmer, ini mungkin menjadi algoritma pertama yang mereka pelajari sebelum mencoba algoritma yang lebih rumit atau lanjutan seperti algoritma A* (A star).
Perbedaan BFS dan DFS
Ketika melakukan pencarian pada graf, kita sering kali akan terkendala dengan pilihan metode pencarian yang digunakan. Dua metode pencarian yang sering digunakan adalah Breadth-First Search (BFS) dan Depth-First Search (DFS). Keduanya mempunyai prinsip yang berbeda-beda saat melakukan eksplorasi pada graf. Berikut penjelasan perbedaannya:
Kecepatan Pencarian
- Pada graf yang berukuran besar, BFS memerlukan memori yang lebih besar dibandingkan dengan DFS, namun BFS cenderung lebih cepat dalam menyelesaikan pencarian dari DFS.
- Sedangkan DFS dapat merugikan apabila kesalahan traversal terjadi.
Prinsip Pencarian
BFS dan DFS berbeda dari segi prinsip pencarian yang digunakan. Berikut penjelasannya:
- BFS bekerja dengan cara menjelajahi simpul-simpul tetangga graf secara terurut dari simpul awal atau simpul asal. Simpul tetangga ini diperoleh dari simpul yang sebelumnya dikunjungi. Sehingga, keseluruhan simpul yang terdapat pada level 1 akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum melanjutkan ke level berikutnya.
- DFS bekerja dengan cara memilih satu simpul terakhir yang dikunjungi dan kelilingi seluruhnya sebelum kembali dan memilih simpul selanjutnya.
Lingkungan Aplikasi
BFS dan DFS umumnya digunakan terutama pada eksplore graf dan keduanya mempunyai keunggulan yang berbeda saat digunakan pada lingkungan aplikasi yang spesifik. Berikut contoh penggunaannya :
| BFS | DFS |
|---|---|
| 1. Menemukan jalur terpendek pada graf | 1. Graf yang relatif besar dan kompleks |
| 2. Memecahkan masalah sudoku | 2. Memecahkan masalah maze |
| 3. Memodelkan koneksi jaringan | 3. Menemukan jalur dalam perjalanan |
Dalam kesimpulannya, pemilihan BFS atau DFS tergantung pada lingkungan dan tujuan penggunaannya. Namun, pemilihan salah satu dari keduanya tidak menjamin keberhasilan dalam pemecahan sebuah masalah yang melibatkan graf. Oleh karena itu, penggunaan alternatif metode pencarian atau pengembangan metode sendiri sangat direkomendasikan untuk meningkatkan efisiensi dalam penyelesaian permasalahan yang berkaitan dengan graf.
Yuk Mempelajari Perbedaan BFS dan DFS!
Itulah dia perbedaan antara BFS dan DFS. Semoga dengan membaca artikel ini, kamu dapat lebih memahami konsep dari kedua algoritma tersebut. Tentunya, kamu bisa menggunakan salah satunya atau bahkan keduanya dalam menyelesaikan permasalahan di dunia programming. Terima kasih telah membaca artikel ini! Jangan lupa untuk selalu mengunjungi kami lagi di kemudian hari untuk mendapatkan informasi mengenai topik-topik menarik lainnya. Sampai jumpa!