💯 DFS/BFS

↕ DFS 깊이 우선 탐색(Depth First Search)

DFS 알고리즘은 먼 노드부터 탐색하는 알고리즘이며, 후입 선출 방식인 스택 자료구조를 사용한다.

1. 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리를 한다.
2. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 있으면 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.

def dfs(graph, v, visited):
  # 현재 노드를 방문처리
  visited[v] = True
  print(visited)
  print(v, end=' ')
  for i in graph[v]:
    if not visited[i]:
      dfs(graph, i, visited)

# 1
graph = [
  [],
  [2, 3, 8],
  [1, 7],
  [1, 4, 5],
  [3, 5],
  [3, 4],
  [7],
  [2, 6, 8],
  [1, 7]
]

visited = [False] * 9

dfs(graph, 1, visited)

↔️ BFS 너비 우선 탐색(Breadth First Search)

BFS 알고리즘은 가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘이며, 선입 선출 방식인 큐 자료구조를 사용한다.

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

from collections import deque


def bfs(graph, start, visited):
  queue = deque([start])
  visited[start] = True
  while queue:
    v = queue.popleft()
    print(v, end=' ')
    for i in graph[v]:
      if not visited[i]:
        queue.append(i)
        visited[i] = True


graph = [
  [],
  [2, 3, 8],
  [1, 7],
  [1, 4, 5],
  [3, 5],
  [3, 4],
  [7],
  [2, 6, 8],
  [1, 7]
]

visited = [False] * 9

bfs(graph, 1, visited)

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