Visualizador de Búsqueda en Profundidad (DFS)
Búsqueda en profundidad interactiva sobre una cuadrícula — dibuja muros, mueve el punto de inicio/destino, genera laberintos y ejecuta paso a paso el proceso de exploración en profundidad. Funciona íntegramente en el navegador.
Click & drag on the grid to draw walls · drag the green and red squares to move start / goal · then press Play. Want a challenge? Hit Pruébalo tú mismo and solve the maze by hand.
Move the indigo token with ↑ ↓ ← → / WASD (or tap an adjacent cell) from the green start to the red goal. Walls block you.
Pseudocódigo
Time · Space
Cómo usar
- 1 Dibuja muros haciendo clic y arrastrando el mouse; arrastra el punto de inicio verde o el punto de destino rojo para cambiarlos de lugar.
- 2 Pulsa Play para ver cómo DFS se adentra por un mismo camino antes de retroceder.
- 3 Usa Maze para generar obstáculos al instante, o usa Step para recorrer el proceso nodo por nodo.
- 4 El camino que encuentra DFS llega al destino, pero normalmente no es el más corto.
Por qué usar esta herramienta
- Observa cómo DFS avanza en una única dirección y solo retrocede cuando se queda sin salida.
- Entiende por qué DFS no garantiza encontrar el camino más corto.
- Compara la forma de avanzar de DFS con la expansión uniforme de BFS y la búsqueda dirigida al objetivo de A*.
- Se ejecuta por completo en tu navegador. Sin registro, sin subir archivos.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la búsqueda en profundidad (depth-first search)?
DFS recorre un grafo avanzando lo más posible por cada rama antes de retroceder, normalmente usando una pila (stack) o recursión.
¿Cuál es la complejidad temporal de DFS?
O(V + E) — al igual que BFS, examina cada vértice y cada arista exactamente una vez.
¿DFS encuentra el camino más corto?
No. DFS encuentra un camino si existe, pero sigue la primera rama que encuentra, por lo que el resultado suele ser más largo que el camino más corto. Usa BFS, Dijkstra o A* si necesitas el camino más corto.
¿Para qué problemas es útil DFS?
Ordenamiento topológico (topological sorting), detección de ciclos, búsqueda de componentes conexas, generación de laberintos y cualquier problema que requiera explorar toda la estructura en lugar de buscar el objetivo más cercano.
¿Qué es Visualizador de Búsqueda en Profundidad (DFS)?
El visualizador de Búsqueda en Profundidad (DFS) muestra cómo este algoritmo recorre una cuadrícula avanzando lo más posible por una misma rama antes de retroceder, apoyándose en una estructura de pila (stack). Encuentra un camino hasta el destino, pero a diferencia de BFS, ese camino no suele ser el más corto.
Características
Animación paso a paso
Observa cómo el recorrido se sumerge en profundidad y retrocede por cada rama.
Complejidad
Tiempo: O(V + E). Espacio: O(V) para la pila / recursión.
100% privado
Se ejecuta totalmente en tu navegador — no se sube nada.
Ejemplo
Input
graph 1–2, 1–3, 2–4, 3–4; start 1Output
visit order: 1 → 2 → 4 → 3 (deep, then backtrack)Casos de uso comunes
-
1
Detección de ciclos
Observa cómo DFS encuentra aristas de retroceso que indican ciclos.
-
2
Orden topológico
Comprende el ordenamiento basado en DFS de un DAG.
-
3
Componentes conexas
Explora la alcanzabilidad completa desde un nodo inicial.
El visualizador de DFS de Zerethon anima la búsqueda en profundidad sobre un grafo directamente en tu navegador, explorando lo más profundo posible por cada rama antes de retroceder, usando una pila o recursión. DFS se ejecuta en tiempo O(V + E) con espacio O(V). Es la base de la detección de ciclos, el orden topológico y la conectividad.
- Categoría
- Algoritmos
- Precio
- Gratis
- Privacidad
- Basado en el navegador
- Registro
- No necesario
Referencias
- MIT OCW 6.006 — Introduction to Algorithms (CLRS) — MIT OpenCourseWare
- VisuAlgo — DFS/BFS — VisuAlgo (NUS)
- Depth-first search — Wikipedia
Privacidad
Tus datos nunca salen de tu navegador, salvo que se indique explícitamente. Visualizador de Búsqueda en Profundidad (DFS) funciona completamente del lado del cliente — sin subida a servidor, sin registro de actividad, sin seguimiento de tu contenido.
¿Nuevo en esto? Lee la explicación paso a paso con análisis de Big-O: Aprender Graph Algorithms →
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