🎯 DFS (깊이 우선 탐색 알고리즘)

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Depth First Search
스택과 재귀함수로 구현

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.

# DFS 함수 정의 - graph는 인접리스트 
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]: #방문하지 않았다면 
            dfs(graph, i, visited)

🎯 BFS (너비 우선 탐색 알고리즘)

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Breadth First Search
while문과 deque로 구현

1. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다.
2. 큐에서 노드를 꺼내(popleft()) 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다.
3. 2번의 과정을 더 이상 수행할 수 없을 때까지(큐가 비어있을 때 까지) 반복 (while)한다.

[참고]미로탐색 등 좌표를 사용하는 문제의 경우

• 그래프(맵)의 범위 내에 있고 방문하지 않은 경우에만 큐에 삽입하기
• 중복탐색을 하지 않기 위해 방문처리해주기.
• 방문처리의 경우 따로 리스트를 만들어 표시해둘수도 있지만, 그래프(맵) 내에 표시하는 것이 효율적임.
• 방문처리의 위치 : 1. 맨 처음 시작 위치(노드) / 2. 큐에 삽입하기 바로 전후로.

# BFS 함수 정의 - graph는 인접리스트 
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

📌 그래프 구현 : 인접 행렬, 인접 리스트

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• 인접 행렬 (Adjacency Matrix) : 2차원 배열로 그래프의 연결 관계를 표현

#인접 행렬
[[0,7,5], [7,0,999999999], [5,999999999,0]]

• 인접 리스트 (Adjacency List) : 리스트로 그래프의 연결 관계를 표현

#인접 리스트 
[[(1,7),(2,5)], [(0,7)], [(0,5)]]

📌 [Python] 스택과 큐 사용법

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🌀 Stack 사용법

stack = []
stack.append(5)
stack.pop()

🌀 Deque 사용법

from collections import deque

#Deque 초기화
# 비어있는 큐 만들기
deque = deque()

# 원소가 있는 큐 만들기
deque = deque([1, 2, 3])

# 큐 최대 길이 명시하기(원소를 maxlen보다 더 많이 넣으면 maxlen이 자동 갱신됨)
deque = deque(maxlen=5)


# deque에 추가
deque.append(i)

# deque에서 꺼내기
deque.popleft()

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참고)

• DFS BFS란? 백준 문제 추천 [Convenant:티스토리]
• [Python] DFS/BFS 알고리즘 / 백준 1260 그림 풀이 [개발바닥 꼬순내:티스토리]
• 덱(Deque)사용 방법 정리