নীচে আপনি যা জিজ্ঞাসা করছেন তার একটি বিস্তৃত উত্তর।
সহজ অর্থে:
ব্রাডথ ফার্স্ট সার্চ (বিএফএস) অ্যালগরিদম, এর নাম "ব্রেডথ" থেকে নোডের আউট প্রান্তগুলির মধ্য দিয়ে একটি নোডের সমস্ত প্রতিবেশীকে আবিষ্কার করে তারপরে এটি পূর্বের উল্লিখিত প্রতিবেশীদের অপ্রত্যাশিত প্রতিবেশীদের তাদের বাহির প্রান্তের মাধ্যমে আবিষ্কার করে এবং সমস্ত কিছু অবধি অরিজিনাল উত্স থেকে আগত নোডগুলি পরিদর্শন করা হয় (আমরা অবিরত থাকতে পারি এবং যদি অপ্রকাশিত নোডগুলি অবশিষ্ট থাকে তবে আমরা অন্য একটি উত্স উত্স নিতে পারি)। এজন্য এটি প্রান্তের ওজন সমান হলে নোড (অরিজিনাল উত্স) থেকে অন্য নোডের সংক্ষিপ্ততম পথ (যদি থাকে তবে) খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
ডিপথ ফার্স্ট সার্চ (ডিএফএস) অ্যালগরিদম, এর নাম "গভীরতা" থেকে, সন্ধান পাওয়া অতি সম্প্রতি পাওয়া নোড x এর অপ্রত্যাশিত প্রতিবেশীদের তার প্রান্তগুলির মধ্য দিয়ে আবিষ্কার করে। যদি নোড এক্স থেকে অপ্রত্যাশিত প্রতিবেশী না থাকে তবে নোডের অপ্রত্যাশিত প্রতিবেশীদের আবিষ্কারের জন্য অ্যালগরিদম ব্যাকট্র্যাকস (এর আউট প্রান্তগুলির মধ্য দিয়ে) যেখান থেকে নোড এক্স আবিষ্কৃত হয়েছিল এবং অন্যদিকে, যতক্ষণ না উত্স উত্স থেকে আগত সমস্ত নোড পরিদর্শন করা হয় (যদি অবিরত নোড থাকে এবং আরও কিছু অবশিষ্ট থাকে তবে আমরা চালিয়ে যেতে পারি এবং অন্য কোনও উত্স উত্স নিতে পারি)।
বিএফএস এবং ডিএফএস উভয়ই অসম্পূর্ণ হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও নোডের ব্রাঞ্চিং ফ্যাক্টরটি অসীম হয়, বা সংস্থানসমূহ (মেমরি) সমর্থন করার জন্য খুব বড় (যেমন পরবর্তী নোডগুলি সন্ধান করার সময়) অনুসন্ধান করা কীটি একটি দূরত্বে থাকতে পারে তবুও বিএফএস সম্পূর্ণ হয় না মূল উত্স থেকে কয়েকটি প্রান্ত। এই অনন্ত শাখা ফ্যাক্টরটি আবিষ্কারের জন্য প্রদত্ত নোড থেকে অসীম পছন্দ (প্রতিবেশী নোড) এর কারণ হতে পারে। যদি গভীরতা অসীম হয়, বা উত্সগুলির জন্য খুব বড় (মেমোরি) সমর্থন করে (যেমন পরবর্তী নোডগুলি সন্ধান করার সময়), তবে ডিএফএস সম্পূর্ণ হয় না যদিও সন্ধানী কীটি মূল উত্সের তৃতীয় প্রতিবেশী হতে পারে। এই অসীম গভীরতা এমন কোনও পরিস্থিতির কারণেই হতে পারে যেখানে প্রতিটি নোডের জন্য অ্যালগোরিদম আবিষ্কার হয়, কমপক্ষে একটি নতুন পছন্দ (প্রতিবেশী নোড) যা আগে দেখা না গিয়েছিল।
অতএব, বিএফএস এবং ডিএফএস ব্যবহার করার সময় আমরা সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারি। মনে করুন আমরা একটি পরিচালনাযোগ্য সীমিত শাখা ফ্যাক্টর এবং একটি পরিচালনাযোগ্য সীমিত গভীরতা নিয়ে কাজ করছি। মূল উত্স থেকে কিছু প্রান্তের পরে যদি অনুসন্ধান করা নোড অগভীর অর্থাৎ পৌঁছনীয় হয় তবে বিএফএস ব্যবহার করা ভাল। অন্যদিকে, যদি অনুসন্ধানের নোডটি গভীর উত্স থেকে মূল উত্স থেকে প্রচুর প্রান্তের পরে পৌঁছতে সক্ষম হয় তবে ডিএফএস ব্যবহার করা ভাল।
উদাহরণস্বরূপ, একটি সোশ্যাল নেটওয়ার্কে যদি আমরা নির্দিষ্ট ব্যক্তির অনুরূপ আগ্রহী ব্যক্তিদের সন্ধান করতে চাই, তবে আমরা এই ব্যক্তির কাছ থেকে একটি উত্স উত্স হিসাবে বিএফএস প্রয়োগ করতে পারি, কারণ বেশিরভাগ লোকেরা তার প্রত্যক্ষ বন্ধু বা বন্ধু বন্ধু হিসাবে থাকবেন একজন বা দুটি প্রান্ত দূরে। অন্যদিকে, আমরা যদি কোনও নির্দিষ্ট ব্যক্তির সম্পূর্ণ ভিন্ন স্বার্থের লোকদের সন্ধান করতে চাই, তবে আমরা এই ব্যক্তির কাছ থেকে একটি উত্সগত উত্স হিসাবে ডিএফএস প্রয়োগ করতে পারি, কারণ বেশিরভাগই এই লোকেরা তাঁর কাছ থেকে অর্থাত্ বন্ধু বন্ধু হিসাবে থাকবেন mostly .... অর্থাত্ অনেকগুলি কিনারা।
বিএফএস এবং ডিএফএসের অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যেও প্রতিটি অনুসন্ধানের প্রক্রিয়াটির কারণে আলাদা হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা বিএফএস (ব্রাঞ্চিং ফ্যাক্টরটি ম্যানেজমেন্টযোগ্য বলে ধরে নেওয়া) বা ডিএফএস (গভীরতা পরিচালনাযোগ্য বলে ধরে নিই) ব্যবহার করতে পারি যখন আমরা কেবল একটি নোড থেকে অন্য নোডে পুনঃব্যবহারযোগ্যতা পরীক্ষা করতে চাই যেখানে সেই নোডটি কোথায় থাকতে পারে তার কোনও তথ্য নেই। এছাড়াও উভয়ই গ্রাফের টপোলজিকাল বাছাইয়ের মতো একই কাজগুলি সমাধান করতে পারে (যদি এটি থাকে)। নোড (অরিজিনাল উত্স) থেকে অন্যটিতে ইউনিট ওজন প্রান্তের সাথে সংক্ষিপ্ততম পথটি খুঁজে পেতে বিএফএস ব্যবহার করা যেতে পারে। অন্যদিকে, ডিএফএসকে অ্যাসাইক্লিক গ্রাফের দুটি নোডের মধ্যে দীর্ঘতম পথ আবিষ্কার করার মতো গভীরতায় যাওয়ার প্রকৃতির কারণে সমস্ত পছন্দ নিঃশেষ করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এছাড়াও ডিএফএস, একটি গ্রাফে চক্র সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
শেষ পর্যন্ত যদি আমাদের কাছে অসীম গভীরতা এবং অসীম শাখা প্রশাখা ফ্যাক্টর থাকে তবে আমরা Iterative গভীরকরণ অনুসন্ধান (আইডিএস) ব্যবহার করতে পারি।
