DFS(Depth-First Search)
깊이 우선 탐색이라고도 부르며 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘으로서 스택 자료구조(혹은 재귀함수)를 이용한다.
- 구체적인 동작 과정
1) 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리
2) 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접한 노드가 하나라도 있으면 그 노드를 스택에 넣고 방문 처리한다. 방문하지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다.
3) 2번의 과정을 수행할 수 없을때까지 반복한다.
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]:
dfs(graph, i, visited)
graph = [
[],
[2, 3, 8],
[1, 7],
[1, 4, 5],
[3, 5],
[3, 4],
[7],
[2, 6, 8],
[1, 7]
]
#각 노드가 방문된 정보를 표현
#이 때, 0번째 노드도 false로 표현해주기 위해 총 갯수인 9를 곱해준다.
visited = [False] * 9
#정의된 dfs 함수 호출
dfs(graph, 1, visited)BFS(Breadth-First Search)
너비 우선 탐색이라고도 부르며 그래프에서 가까운 노드부터 우선적으로 탐색하는 알고리즘으로서 큐 자료구조를 이용한다.
👉 특정 조건의 최단 경로 문제로도 많이 쓰인다.
- 구체적인 동작 과정
1) 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다.
2) 큐에서 노드를 꺼낸 뒤에 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문처리 한다.
3) 2번의 과정을 수행할 수 없을때까지 반복한다.
from collections import deque
#bfs 메서드 정의
def bfs(graph, start, visited):
#큐 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 출력하기
v = queue.popleft()
print(v, end= ' ')
#아직 방문하지 않은 인접한 원소들을 큐에 삽입
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]
]
#각 노드가 방문된 정보를 표현
visited = [False] * 9
#정의된 dfs 함수 호출
bfs(graph, 1, visited)
<정리>
출처 : 이것이 취업을 위한 코딩테스트다 링크텍스트
