1. BFS 개념

• 너비우선탐색(Breadth-First Search, BFS)
• 인접 노드 부터 탐색
• 주로 그래프에서 모든 간선의 비용이 동일한 조건에서 최단거리르 구하는 문제에 효과적임
  - 미로찾기 최단 경로 등

2. BFS 동작 과정

1. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하여 방문 처리

2. 큐에서 노드를 꺼내 방문하지 않은 인접 노드 정보를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리

* 방문 처리 : 이미 지나간 노드를 다시 방문하지 않도록 구분

3. BFS 파이썬 구현

• 백준 2178번 문제로 구현해보았다.

백준 2178번 : https://www.acmicpc.net/problem/2178

1) 문제

N×M크기의 배열로 표현되는 미로가 있다.

미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동할 수 있다.

위의 예에서는 15칸을 지나야 (N, M)의 위치로 이동할 수 있다. 칸을 셀 때에는 시작 위치와 도착 위치도 포함한다.

2) 코드

import sys
from collections import deque

# input 값 불러옴
sys.stdin = open('input.txt')
n, m = map(int, input().split())
maze = []

for _ in range(n):
    maze.append(list(map(int, input().rstrip())))

# x(좌우), y(상하)
startX = [-1, 1, 0, 0] 
startY = [0, 0, -1, 1]

def bfs(x, y):
    
    deq = deque()
    deq.append((x,y))

    while deq:
        x, y = deq.popleft()

        for i in range(4):
            now_x = x + startX[i]
            now_y = y + startY[i]

			# 해당 그래프에 포함 여부와 방문 여부 확인
            if 0 <= now_x < n and 0 <= now_y < m and maze[now_x][now_y] == 1:
                deq.append((now_x, now_y))
                maze[now_x][now_y] = maze[x][y] + 1
    
    return maze[n-1][m-1]

print(bfs(0,0))