我正在研究 DFS 和 Dijkstra。 在我的简单测试用例中，大多数都表明 DFS 更快。 在我的测试用例中，通过每个节点的成本相同。 但是大多数人更喜欢 Dijkstra 而不是 DFS 在寻路中，因为 Dijkstra 非常准确。
那么，DFS 和 Dijkstra 有什么区别？ 另外，每种算法的优缺点是什么？
【问题讨论】：
标签： algorithm depth-first-search dijkstra path-finding
DFS 一直沿节点跳跃，直到找到 a 路径，而 Dijkstra 更类似于 BFS，除了它跟踪权重（并非所有路径都具有相同的成本）并且将继续检查最短路径在到达目标之前尚未检查。
一般来说，DFS 是（通常）最快的找到路径的方法，并且可以通过递归非常容易地实现，但 Dijkstra 的算法是找到最短可能路径的最快一般方法.
在不太一般的情况下，有 A*，这是 Dijkstra 的算法，顶部有一些额外的启发式算法来猜测哪些路径可能最好先检查。这也将找到最短的路径，但如果您的启发式方法很好，可能会更快。
编辑：
我应该补充一点，如果您想要一个“相当不错”的快速路径并且可以使用启发式算法，那么如果您的图表没有太多死胡同，那么带有启发式算法的 DFS 通常是一个不错的选择。这称为Greedy Best First Search，是一种很好的、未充分利用的寻路算法，可用于例如游戏，您可以在其中设计地图以减少死胡同，或者 A* 非常昂贵的路线图。
【讨论】：
他们中的大多数表明 DFS 更快
DFS 速度更快，因为开销更少。 DFS 使用堆栈，弹出和添加到堆栈速度很快。 然而，使用堆实现的最有效的 Dijkstra，添加到堆的速度较慢。 DFS 的运行时间是 O(V + E)，Dijkstra 是 O((V + E) log V)。注意到 Dijkstra 添加了 log V，这是添加到堆中的成本，因此它比 DFS 慢。
大多数人在寻路中更喜欢 Dijkstra 而不是 DFS，因为 Dijkstra 非常准确。
好吧，Dijkstra 从起点找到最短路径。
DFS 不保证最短路径，它只会生成访问图中非常节点的路径。
BFS 也能找到最短路径
Dijkstra 找到加权图的最短路径。如果图没有加权边，那么 BFS 或 Dijkstra 就可以了。
【讨论】：