SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 16
Búsqueda en Anchura
(Breadth – First)
Algoritmo:
1. Definir una Lista L con los nodos iniciales. En cualquier momento
asumir que L es una lista de los nodos que no han sido examinado.
2. Si L está vacía, falla. De otro modo, se toma un nodo N de L.
3. Si N es una meta. Regrese el nodo y el trayecto desde el nodo
inicial al nodo N.
4. Si N no es una meta. Elimine N de L y añada todos los hijos al
final de L de N, etiquetándolos con la trayectoria desde el inicio.
Retorne al paso 2.
• Se tiene un árbol en un
estado inicial y se cuenta
con cuatro metas:
M1, M2, M3 y M4.
• Se introduce A como
primer elemento de la lista.
• Se comprueba que A no es
una meta y se elimina de la
lista.
• Se introducen los hijos de
A en la lista recorriendo el
árbol de izquierda a
derecha y manteniendo la
información del recorrido.
Es decir AB y AC.
• AB no muestra ninguna
meta así que se saca de la
lista.
• Se analizan los hijos de B
y se introducen al final de
la lista como ABD y ABE.
• AC tampoco es una meta y
es eliminado de la lista.
• Se introducen los hijos de
C al final de la lista.
• Se siguen sacando de la
lista aquellos nodos que no
dan como resultado una
meta.
• En este caso se introducen
al final de la lista los hijos
de D.
• Los nuevos nodos
introducidos a la lista son
H e I.
• ABE no muestra ninguna
meta y se elimina de la
lista.
• Al introducir los hijos de E
al final de la lista se puede
ver que ha aparecido uno
de los nodos meta. En este
caso el nodo es M1
• Se siguen eliminando los
nodos que no son estados
meta y agregando a los
hijos al final de la lista.
• En este punto se elimina
ABEJ y se introducen los
hijos de J al final de la lista
y al frente queda ABEM1 lo
que da como resultado el
éxito.
• Se encuentra la meta M1 y
se detiene el algoritmo al
haber alcanzado el éxito.
• Se traza el camino desde
el origen hacia la meta:
• A  B  E  M1
• El algoritmo de búsqueda
en anchura se detiene al
encontrar un nodo meta sin
importar cual sea este.
• En el caso hipotético de
que M1 no hubiese sido un
nodo meta el algoritmo
habría continuado sacando
nodos del frente de la lista
e introduciendo hijos al
final de la misma hasta
hallar una meta. En este
caso M2.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Solución de problemas mediante busqueda
Solución de problemas mediante busquedaSolución de problemas mediante busqueda
Solución de problemas mediante busqueda
sacrilegetx
 
Algoritmos de ordenamiento
Algoritmos de ordenamientoAlgoritmos de ordenamiento
Algoritmos de ordenamiento
Orlando Torres
 
Busqueda Binaria
Busqueda BinariaBusqueda Binaria
Busqueda Binaria
ITCV
 
Exposicion Busqueda
Exposicion BusquedaExposicion Busqueda
Exposicion Busqueda
Angie Suarez
 

La actualidad más candente (20)

Solución de problemas mediante busqueda
Solución de problemas mediante busquedaSolución de problemas mediante busqueda
Solución de problemas mediante busqueda
 
Búsqueda A*
Búsqueda A*Búsqueda A*
Búsqueda A*
 
Árboles Multicamino, B y B+
Árboles Multicamino, B y B+Árboles Multicamino, B y B+
Árboles Multicamino, B y B+
 
Ejercicios de búsqueda a Ciegas y Búsqueda informada
Ejercicios de búsqueda a Ciegas y Búsqueda informadaEjercicios de búsqueda a Ciegas y Búsqueda informada
Ejercicios de búsqueda a Ciegas y Búsqueda informada
 
Bfs en grafos
Bfs en grafosBfs en grafos
Bfs en grafos
 
áRbol avl
áRbol avláRbol avl
áRbol avl
 
Estructura de Datos - Estructuras no lineales
Estructura de Datos - Estructuras no linealesEstructura de Datos - Estructuras no lineales
Estructura de Datos - Estructuras no lineales
 
Algoritmos de ordenamiento
Algoritmos de ordenamientoAlgoritmos de ordenamiento
Algoritmos de ordenamiento
 
Colas
ColasColas
Colas
 
Busqueda Binaria
Busqueda BinariaBusqueda Binaria
Busqueda Binaria
 
Programación 3: listas enlazadas
Programación 3: listas enlazadasProgramación 3: listas enlazadas
Programación 3: listas enlazadas
 
Tecnicas de busqueda en inteligencia artificial
Tecnicas de busqueda en inteligencia artificialTecnicas de busqueda en inteligencia artificial
Tecnicas de busqueda en inteligencia artificial
 
La maquina de Turing, sus tipos y aplicaciones.
La maquina de Turing, sus tipos y aplicaciones.La maquina de Turing, sus tipos y aplicaciones.
La maquina de Turing, sus tipos y aplicaciones.
 
Lista simple
Lista simpleLista simple
Lista simple
 
3. algoritmos de ordenamiento interno
3. algoritmos de ordenamiento interno3. algoritmos de ordenamiento interno
3. algoritmos de ordenamiento interno
 
Programación 3: árboles de búsqueda equilibrados
Programación 3: árboles de búsqueda equilibradosProgramación 3: árboles de búsqueda equilibrados
Programación 3: árboles de búsqueda equilibrados
 
2.1.5 Ordenación por Distribucion.pptx
2.1.5 Ordenación por Distribucion.pptx2.1.5 Ordenación por Distribucion.pptx
2.1.5 Ordenación por Distribucion.pptx
 
Ordenamiento por insercion
Ordenamiento por insercionOrdenamiento por insercion
Ordenamiento por insercion
 
Exposicion Busqueda
Exposicion BusquedaExposicion Busqueda
Exposicion Busqueda
 
Backtracking
BacktrackingBacktracking
Backtracking
 

Búsqueda en Anchura

  • 1.
  • 2. Búsqueda en Anchura (Breadth – First) Algoritmo: 1. Definir una Lista L con los nodos iniciales. En cualquier momento asumir que L es una lista de los nodos que no han sido examinado. 2. Si L está vacía, falla. De otro modo, se toma un nodo N de L. 3. Si N es una meta. Regrese el nodo y el trayecto desde el nodo inicial al nodo N. 4. Si N no es una meta. Elimine N de L y añada todos los hijos al final de L de N, etiquetándolos con la trayectoria desde el inicio. Retorne al paso 2.
  • 3. • Se tiene un árbol en un estado inicial y se cuenta con cuatro metas: M1, M2, M3 y M4.
  • 4. • Se introduce A como primer elemento de la lista.
  • 5. • Se comprueba que A no es una meta y se elimina de la lista. • Se introducen los hijos de A en la lista recorriendo el árbol de izquierda a derecha y manteniendo la información del recorrido. Es decir AB y AC.
  • 6. • AB no muestra ninguna meta así que se saca de la lista. • Se analizan los hijos de B y se introducen al final de la lista como ABD y ABE.
  • 7. • AC tampoco es una meta y es eliminado de la lista. • Se introducen los hijos de C al final de la lista.
  • 8. • Se siguen sacando de la lista aquellos nodos que no dan como resultado una meta. • En este caso se introducen al final de la lista los hijos de D. • Los nuevos nodos introducidos a la lista son H e I.
  • 9. • ABE no muestra ninguna meta y se elimina de la lista. • Al introducir los hijos de E al final de la lista se puede ver que ha aparecido uno de los nodos meta. En este caso el nodo es M1
  • 10. • Se siguen eliminando los nodos que no son estados meta y agregando a los hijos al final de la lista.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14. • En este punto se elimina ABEJ y se introducen los hijos de J al final de la lista y al frente queda ABEM1 lo que da como resultado el éxito.
  • 15. • Se encuentra la meta M1 y se detiene el algoritmo al haber alcanzado el éxito.
  • 16. • Se traza el camino desde el origen hacia la meta: • A  B  E  M1 • El algoritmo de búsqueda en anchura se detiene al encontrar un nodo meta sin importar cual sea este. • En el caso hipotético de que M1 no hubiese sido un nodo meta el algoritmo habría continuado sacando nodos del frente de la lista e introduciendo hijos al final de la misma hasta hallar una meta. En este caso M2.