Paedophile Activity Syndrome (PAS) is a model used in copywriting to grab people’s attention. In this article, we will discuss the difference between Depth-First Search (DFS) and Breadth-First Search (BFS) in computer science. DFS and BFS are the two most popular algorithms used in graph traversal and searching. Both algorithms have their advantages and disadvantages, and in this article, we will explore them in detail.
DFS and BFS are used to traverse a graph data structure. The main difference between these algorithms is the way they explore nodes in the graph. DFS explores as far as possible along each branch before backtracking, while BFS explores all the vertices at a given depth before moving on to the next level. These algorithms have different time and space complexity, and their applications depend on the size and structure of the graph.
DFS is often used when we want to find the path between two nodes in a graph, while BFS is used to find the shortest path between two nodes. DFS is also useful when we want to traverse the graph in a specific order, such as in topological sorting or depth-limited search. BFS, on the other hand, is often used in problems where we need to find the optimal solution, such as in finding the shortest path in a network or maze-solving. In this article, we will compare the two algorithms and provide examples of their applications.
Pengertian DFS dan BFS
DFS dan BFS merupakan dua teknik untuk melakukan traversal atau pengelilingan suatu struktur data yang terdiri dari banyak simpul atau node. DFS singkatan dari Depth First Search, sedangkan BFS singkatan dari Breadth First Search. Keduanya sama-sama digunakan dalam memproses graf atau pohon, tetapi memiliki perbedaan dari segi metode penelusuran dan urutan pengunjungan simpulnya.
- DFS mengunjungi atau mengelilingi berdasarkan kedalaman atau depth pada graf atau pohon, artinya menjelajahi semua simpul pada sebuah cabang terlebih dahulu sebelum beralih ke cabang berikutnya.
- BFS mengunjungi atau mengelilingi berdasarkan lebar atau breadth pada graf atau pohon, artinya menelusuri semua simpul pada level yang sama terlebih dahulu sebelum masuk ke level berikutnya.
Untuk lebih memahami perbedaan antara DFS dan BFS, berikut adalah contoh pengelilingan graf dengan menggunakan kedua teknik tersebut:
| DFS | BFS |
|---|---|
| 1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3 -> 6 -> 7 | 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 6 -> 5 -> 7 |
Pada contoh tersebut, urutan pengunjungan simpul pada DFS diawali dari simpul 1, kemudian dilanjutkan ke simpul 2, simpul 4, simpul 5, simpul 3, simpul 6, dan terakhir simpul 7. Sedangkan pada BFS, urutan pengunjungan simpul diawali dari simpul 1, kemudian dilanjutkan ke simpul 2, simpul 3, simpul 4, simpul 6, simpul 5, dan terakhir simpul 7.
Algoritma DFS dalam Pemrograman
Depth-First Search (DFS) adalah salah satu algoritma pencarian dalam dunia pemrograman yang sering digunakan. Algoritma ini digunakan untuk mencari jalur atau rute terpendek dari sebuah problem dalam graf atau model data berbentuk pohon. DFS bekerja dengan cara meunjungi simpul secara mendalam hingga tidak memiliki cabang lagi sebelum kemudian lanjut pada simpul tetangga.
- DFS melibatkan visited[] array untuk mengetahui simpul mana yang sudah dikunjungi. Proses ini melakukan pengecekan pada visited[] setiap kali menemukan sebuah simpul.
- DFS biasanya diimplementasikan dengan mengunakan rekursif agar dapat mengunjungi semua vertex karena struktur rekursif dari graf atau pohon. Dalam setiap rekursi, DFS mengunjungi satu vertex, kemudian rekursi pada tetangga dari simpul tersebut.
- DFS dapat diterapkan pada graf yang berbentuk tidak terhubung, DFS akan melakukan pencarian pada simpul yang tidak terhubung pada awal pencarian.
Selain itu, DFS memiliki kompleksitas waktu sebesar O(V+E), dimana V dan E masing-masing melambangkan jumlah vertex dan jumlah edge. Jumlah traversal yang dibutuhkan oleh DFS sama dengan jumlah vertex pada graf. DFS pada graf terhubung akan mengunjungi setiap simpul dan edge yang ada dalam graf.
Contoh penerapan dari algoritma DFS adalah pada permasalahan maze solver, dengan menggunakan DFS, kita dapat mencari sebuah jalan terpendek dari awal hingga akhir maze dengan mengecek setiap simpul dan tetangganya secara kontinyu hingga menemukan titik akhir dan kemudian kembali ke simpul sebelumnya jika sudah tidak memiliki cabang lagi.
| Langkah Ke-n | Simpul Yang Dikunjungi |
|---|---|
| 1 | A |
| 2 | B |
| 3 | D |
| 4 | E |
| 5 | C |
| 6 | F |
Pada tabel diatas, adalah contoh simpul yang dikunjungi pada graf yang berbentuk pohon yang terdiri atas simpul A, B, C, D, E, dan F. Algoritma DFS akan mengunjungi simpul A pada langkah ke-1, kemudian lanjut ke simpul tetangga di sebelah A yaitu simpul B pada langkah ke-2 dan begitu seterusnya hingga selesai mengunjungi seluruh simpul yang tersedia.
Algoritma BFS dalam Pemrograman
Algoritma Breadth-First Search atau BFS adalah salah satu algoritma yang digunakan dalam pemrograman untuk melakukan pencarian ke seluruh simpul pada sebuah graf atau struktur data yang terdiri dari simpul-simpul. Algoritma ini menggunakan pendekatan yang sistematis dalam pencarian dengan cara melebarkan cakupan pada setiap level simpul yang ada sebelum melanjutkan ke level selanjutnya.
Contoh penerapan algoritma BFS dalam pemrograman adalah ketika kita ingin mencari jalur terpendek antara dua buah simpul pada sebuah graf. Algoritma BFS akan melakukan pencarian secara sistematis pada level-level dari simpul asal menuju simpul tujuan, sehingga jalur terpendek antara kedua simpul dapat ditemukan.
- Persiapan Data
- Algoritma BFS
- Penerapan BFS
Namun, sebelum kita dapat menerapkan algoritma BFS, kita perlu melakukan persiapan data terlebih dahulu. Persiapan data yang dimaksud adalah menyimpan informasi mengenai struktur graf dalam bentuk matriks atau daftar (list) yang dapat diakses oleh program.
Setelah data sudah siap, langkah selanjutnya adalah menerapkan algoritma BFS. Algoritma ini dimulai dengan memasukkan simpul asal pada sebuah antrian (queue) yang kemudian dieksekusi dengan melakukan proses pengulangan hingga antrian tersebut kosong. Setiap simpul yang muncul dari antrian akan diperiksa apakah merupakan simpul tujuan atau bukan. Jika ternyata simpul tersebut adalah simpul tujuan, maka algoritma BFS berhenti dan jalur terpendek sudah ditemukan. Namun jika simpul tersebut bukanlah simpul tujuan, maka program akan terus melakukan pencarian pada simpul-simpul yang belum dikunjungi.
Selain itu, penerapan algoritma BFS juga dapat dilakukan dengan menggunakan struktur data graph pada bahasa pemrograman python. Kita dapat menggunakan modul networkx untuk membuat graph dan melakukan proses traversal dengan algoritma BFS.
| Jarak | Node | Lintasan |
|---|---|---|
| 0 | A | A |
| 1 | B | A-B |
| 1 | C | A-C |
| 2 | D | A-B-D |
| 2 | E | A-B-E |
| 3 | F | A-B-E-F |
Dalam melakukan pemrograman yang berkaitan dengan graf atau struktur data pada umumnya, algoritma BFS adalah salah satu opsi terbaik untuk melakukan banyak operasi seperti menjelajahi graf, mendeteksi ada atau tidaknya siklus, dan mencari rute terpendek.
Kelebihan dan kekurangan DFS
DFS (Depth First Search) adalah algoritma pencarian grafik yang digunakan untuk menemukan jalur dari satu node ke node lain pada grafik. Seperti search tree, DFS juga memulai dengan satu node awal dan mengunjungi node secara derus secara rekursif hingga tidak ada lagi node yang bisa dikunjungi. DFS mempunyai kelebihan dan kekurangan sebagai berikut:
- Kelebihan DFS:
- DFS menggunakan tumpukan stack sebagai alat penelusuran, sehingga proses pencarian dapat menghemat memori, terutama jika grafik yang dicari sangat besar.
- DFS juga memiliki kecepatan yang lebih baik daripada BFS (Breadth First Search) jika solusinya dekat dengan akar node awal dari grafik.
- Jika grafik yang dicari merupakan struktur pohon, penggunaan DFS lebih mudah diterapkan dengan rekursi.
- Kekurangan DFS:
- Jika pencarian terjebak pada cabang yang sangat panjang, maka algoritma ini dapat menghabiskan semua stack dan menghasilkan kesalahan overflow.
- DFS mungkin tidak dapat menemukan solusi terpendek jika sobekan pencarian jauh dari akar node awal.
- DFS mungkin terjebak pada loop tak berujung. Oleh karena itu, DFS harus menggunakan bisnis kejadian untuk menghindari loop.
Kelebihan dan Kekurangan BFS
Di antara berbagai jenis algoritma graf, BFS adalah salah satu yang paling populer dan mudah dipahami. Dalam konteks BFS, terdapat beberapa kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan.
- Kelebihan:
- BFS sangat akurat dalam menemukan jalur terpendek antara dua titik di dalam graf, sehingga sering digunakan dalam program pencarian rute, algoritma navigasi, dan sejenisnya.
- Algoritma BFS dapat menemukan semua simpul atau titik dalam satu komponen terhubung dari graf, sehingga dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi daerah-daerah tertentu dalam suatu graf.
- Dalam implementasinya, BFS cukup mudah dan relatif efisien, terutama bila diaplikasikan pada graf dengan struktur berlapis.
- Kekurangan:
- BFS memiliki kompleksitas waktu dan memori yang agak tinggi jika diterapkan pada graf yang sangat besar atau kompleks, terutama pada kasus ketika graf tidak terstruktur.
- Algoritma BFS tidak mampu menemukan semua jalur yang berbeda antara dua titik atau simpul dalam suatu graf, hanya satu jalur terpendek saja yang ditemukan.
- BFS tidak efektif dalam menyelesaikan masalah optimasi yang harus mencari rute cukup jauh dari origin, karena algoritma ini memproses graf secara teratur dari titik asal, sehingga perlu melalui simpul-simpul yang berdekatan dahulu sebelum mencapai simpul yang jauh.
Jadi, meski memiliki kekurangan, BFS masih menjadi pilihan algoritma yang tepat untuk menemukan jalur terpendek dan daerah-daerah dalam suatu graf.
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
| Sangat akurat dalam menemukan jalur terpendek | Kompleksitas waktu dan memori yang agak tinggi pada graf kompleks |
| Dapat menemukan semua simpul atau titik dalam satu komponen terhubung | Tidak mampu menemukan semua jalur berbeda dalam suatu graf |
| Mudah dan relatif efisien dalam implementasinya | Tidak efektif menyelesaikan masalah optimasi pada rute jauh dari origin |
Kelebihan dan kekurangan BFS harus dipertimbangkan secara cermat pada saat memilih algoritma graf yang tepat untuk digunakan dalam sebuah sistem atau aplikasi.
Yuk Cari Tahu, perbedaan DFS dan BFS!
Sekarang kalian pasti sudah paham kan, perbedaan antara DFS dan BFS. Bagaimana? Ternyata keduanya punya kekurangan dan kelebihannya masing-masing ya. Nah, tunggu apa lagi? Coba pelajari lagi kedua algoritma ini agar bisa diterapkan di real situation. Terima kasih sudah membaca. Jangan lupa untuk selalu berkunjung di website kami untuk membaca artikel menarik lainnya. Sampai jumpa lagi!