[자료구조] 깊이우선탐색, 너비우선탐색

기린이·2022년 5월 23일
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CS 지식

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깊이우선탐색(DFS)

한 정점에서부터 연결된 다음 정점 연결된 다음 정점을 반복하여 계속 탐색을 하는 방식이다. 이는 stack을 사용하여 구현한다.

시간복잡도 : O(V+E) 정점개수 + 간선개수

# DFS 함수 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 sorted(graph[v]):
        if not visited[i]:
            dfs(graph, i, visited)

너비우선탐색(BFS)

임의의 한 정점에서 연결된 모든 정점을 탐색하는 과정을 반복하는 탐색.
queue를 이용한다.

시간복잡도 : O(V+E) 정점개수 + 간선개수

from collections import deque

# BFS 함수 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 sorted(graph[v]):
            if not visited[i]:
                queue.append(i)
                visited[i] = True

n, m, v = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(1001)]
visited = [False]*1001

for _ in range(m):
    a, b = map(int, input().split())
    graph[a].append(b)
    graph[b].append(a)

graph1 = graph.copy()
visited1 = visited.copy()

dfs(graph, v, visited)
print('')
bfs(graph1, v, visited1)
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중요한 것은 속력이 아니라 방향성

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