Este ejercicio consiste en implementar los algoritmos de recorrido en grafos Depth-First Search (DFS) y Breadth-First Search (BFS). Estos algoritmos exploran todos los nodos de un grafo siguiendo diferentes estrategias: DFS explora lo más profundo posible antes de retroceder, mientras que BFS explora primero los vecinos más cercanos.
- Búsqueda en Profundidad (DFS): Implementada usando una pila (explícitamente o de manera recursiva) para explorar caminos profundos antes de retroceder.
- Búsqueda en Anchura (BFS): Implementada utilizando una cola para explorar los nodos de manera sistemática nivel por nivel.
- Representación del Grafo: Uso de listas de adyacencia o matrices de adyacencia para almacenar la estructura del grafo.
Estos algoritmos son fundamentales para la exploración y análisis de grafos, con aplicaciones en:
- Problemas de conectividad: Verificar si todos los nodos son alcanzables.
- Búsqueda de caminos: Encontrar rutas más cortas o eficientes.
- Optimización de redes: Análisis de redes sociales, rastreo web y sistemas de enrutamiento.
This exercise involves implementing graph traversal algorithms: Depth-First Search (DFS) and Breadth-First Search (BFS). These algorithms explore all nodes in a graph using different strategies: DFS explores as deep as possible before backtracking, while BFS explores the closest neighbors first.
- Depth-First Search (DFS): Implemented using a stack (explicitly or recursively) to explore deeper paths before backtracking.
- Breadth-First Search (BFS): Implemented using a queue to systematically explore nodes level by level.
- Graph Representation: Using adjacency lists or adjacency matrices to store the graph structure.
These algorithms are essential for graph exploration and analysis, with applications in:
- Connectivity problems: Checking if all nodes are reachable.
- Pathfinding: Finding the shortest or most efficient routes.
- Network optimization: Analyzing social networks, web crawlers, and routing systems.