1206 : DFS와 BFS

JinJinJara·2023년 8월 19일

알고리즘 문제 풀이

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DFS 와 BFS 개념 알아보기!

문제

그래프를 DFS로 탐색한 결과와 BFS로 탐색한 결과를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 단, 방문할 수 있는 정점이 여러 개인 경우에는 정점 번호가 작은 것을 먼저 방문하고, 더 이상 방문할 수 있는 점이 없는 경우 종료한다. 정점 번호는 1번부터 N번까지이다.

입력

첫째 줄에 정점의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000), 간선의 개수 M(1 ≤ M ≤ 10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. 다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다. 어떤 두 정점 사이에 여러 개의 간선이 있을 수 있다. 입력으로 주어지는 간선은 양방향이다.

출력

첫째 줄에 DFS를 수행한 결과를, 그 다음 줄에는 BFS를 수행한 결과를 출력한다. V부터 방문된 점을 순서대로 출력하면 된다.

예제

풀이

방법1 : 방문기록[True/False]

import sys
from collections import deque

def dfs(start):
    visited[start] = True
    print(start, end=' ')

    for node in graph[start]:
        if not visited[node]:
            dfs( node )

def bfs(start):
    queue = deque([start])
    visited[start] = True
    while queue:
        v = queue.popleft()
        print(v, end=' ')

        for node in graph[v]:
            if not visited[node]:
                visited[node] = True
                queue.append(node)

# 정점 개수 / 간선 개수 / 탐색 시작할 정점 번호
N, M, V = map(int, sys.stdin.readline().split())
graph = [[] for _ in range(N + 1)]

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

for node in graph:
    node.sort()

# DFS
visited = [False] * (N+1)
dfs(V)
print()

# BFS
visited = [False] * (N+1)
bfs(V)
print()

graph 배열에 노드 넣기 (ex. [0] = [1, 3] / [3] = [0])
graph[a].append(b) : 0 = 3
graph[b].append(a) : [3] = 0
graph 중첩 배열 : N개 선언 (1~N개 사용) ex. [[ 2, 3, 4], [1, 4], [1, 4], [2, 3]
- 이차원배열 [][] 사용 X : 메모리 초과됨
M개의 간선 graph[0]=3 : 0번째 정점은 3번째 정점과 연결된다
graph sort() : 정점 번호가 작은 것부터 탐색위해 오름차 정렬