2. 탐색 알고리즘 DFS/BFS

1) DFS

• Depth-First Search, 깊이 우선 탐색, 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘
• 그래프는 노드(Node)와 간선(Edge)으로 표현되며 이때 노드를 정점(vertex)라고 말함.

• DFS는 스택 자료구조를 이용하며 구체적인 동작 과정은 다음과 같다.

  1. 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리를 한다.
  2. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 있다면 그 인접 노드를 스택에 넣고 방문 처리를 한다. 방문하지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다.
  3. 2번의 과정을 더 이상 수행할 수 없을 때까지 반복한다.

• DFS 예제

# DFS 매서드 정의
def dfs(graph, v, visited):
	# 현재 노드를 방문 처리
    visited[v] = True
    print(v, 'end = ' ')
    # 현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문
    for i in graph[v]:
    	if not visited[i]:
        	dfs(graph, i, visited)
            
# 각 노드가 연결된 정보를 리스트 자료형으로 표현(2차원 리스트)
graph = [
	[],
    [2, 3, 8],
    [1, 7],
    [1, 4, 5],
    [3, 5],
    [3, 4],
    [7],
    [2, 6, 8],
    [1, 7]
]

# 각 노드가 방문된 정보를 리스트 자료형으로 표현(1차원 리스트)
visited = [False] * 9

# 정의된 DFS 함수 호출
dfs(graph, 1, visited)

2) BFS

• Breadth First Search, 너비 우선 탐색, 가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘
• DFS는 최대한 멀리 있는 노드를 우선으로 탐색하는 방식이면 BFS는 그 반대
• BFS구현에는 선입선출 방식인 큐 자료구조를 이용하는 것이 정석.
• BFS 알고리즘의 정확한 동작 방식

  1. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다.
  2. 큐에서 노드를 꺼내 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다.
  3. 2번의 과정을 더 이상 수행할 수 없을 때까지 반복한다.

• BFS예제

from collections import deque

# BFS매서드 정의
def bfs(graph, start, visited):
	# 큐(Queue) 구현을 위해 deque 라이브러리 사용
    queue = deque([start])
    # 현재 노드를 방문 처리
    visited[start] = True
    # 큐가 빌 때까지 반복
    while queue:
    	# 큐에서 하나의 원소를 뽑아 출력
        v = queue.popleft()
        print(v, end = ' ')
        # 해당 원소와 연결된, 아직 방문하지 않은 원소들을 큐에 삽입
        for i in graph[v]:
        	if not visited[i]:
            	queue.append(i)
                visited[i] = True
                
# 각 노드가 연결된 정보를 리스트 자료형으로 표현(2차원 리스트)
graph = [
	[],
    [2, 3, 8],
    [1, 7],
    [1, 4, 5],
    [3, 5],
    [3, 4],
    [7],
    [2, 6, 8],
    [1, 7]
]

# 각 노드가 방문된 정보를 리스트 자료형으로 표현(1차원 리스트)
visited = [False] * 9

# 정의된 BFS 함수 호출
bfs(graph, 1, visited)

	DFS	BFS
동작원리	스택	큐
구현 방법	재귀 함수 이용	큐 자료구조 이용