从我到目前为止所读到的内容。 Best First Search在找到目标的最短路径方面似乎更快，因为Dijkstra的算法在遍历图时必须放松所有节点。是什么让Dijkstra的算法比Best First Search更好？
答案 0 :(得分：29)
编辑：您的编辑说明您对 Best-First Search 感兴趣，而不是 BFS 。
Best-First Search实际上是一个明智的算法，它首先扩展了最有希望的节点。非常类似于众所周知的A* algorithm（实际上A *是特定的最佳优先搜索算法）。
Dijkstra是无法通知的算法 - 当您对图表一无所知时应该使用它，并且无法估计每个节点到目标的距离。
请注意，当您对h(v) = 0 v使用heuristic function h(v) = 0时，A *（这是最佳搜索优先）会衰减为Dijkstra的算法。
此外，最佳首次搜索不是最佳 [不保证找到最短路径]，如果你不使用admissible heuristic function，还有A *，而Dijkstra的算法是总是最优的，因为它不会在任何启发式上传递。
结论：当你对图表有一些了解时，应该优先选择最佳搜索，并且可以估算与目标的距离。如果你不这样做 - 一个使用 A
/ \
1 5
/ \
B----1----C
的无知的最佳优先搜索，并且只对已经探索过的顶点进行中继，则会衰减到Dijkstra的算法中。
另外，如果最优性很重要 - Dijkstra的算法总是适合，而最佳优先搜索算法（A *具体）只有在适当的启发函数可用时才能使用。
原始答案 - 回答为什么选择Dijkstra而不是BFS：
BFS在 weighted graphs 时失败。
示例：
w(A,B) = w(B,C) = 1, w(A,C) = 5在这里：A->C。
来自A的BFS将返回A->B->C作为最短路径，但对于加权图，它是权重5的路径！而最短路径是权重2：{{1}}。
Dijkstra的算法不会犯这个错误，并返回最短的加权路径。
如果您的图表未加权 - BFS既是最佳的又是完整的 - 并且通常应该优先于dijkstra - 因为它更简单，更快（至少渐渐地说）。
答案 1 :(得分：1)
通常Best First Search路径查找算法，搜索两个给定节点之间的路径： Source 和 Sink ，但Dijkstra算法找到源和其他所有节点之间的路径节点。所以你无法比较它们。 Dijkstra本身也有点Best First Search（A * 的变体）意味着你不能说它不是最好的第一次搜索。正常的最佳优先搜索算法也使用启发式方法，并且它们不保证正确性。最后在加权情况下，它们的运行时间通常取决于权重，但Dijkstra的算法仅取决于图形大小。
答案 2 :(得分：0)
BFS适用于在所有边具有相同权重的情况下找到从源到顶点的最短路径，即从源到顶点找到最小的边缘数。 虽然Dikjstra对加权图表有好处