DFS(깊이우선탐색) BFS(너비우선탐색) .in Python [백준1260]

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DFS와 BFS

 

1. DFS(깊이 우선 탐색)

 

    - 특징

      1) 깊이 우선 탐색은 스택 또는 재귀 함수를 사용하여 구현한다.

      2) 한 방향으로 최대한 깊게 탐색한 후, 더이상 진행할 수 없으면 역추적하여 다른 경로로 이동한다.

      3) 그래프의 깊은 부분을 우선적으로 탐색한다.

 

    - 장점

      1) 메모리 사용이 효율적이다.

      2) 문제의 깊은 경로를 찾을 때 유용하다.

 

    - 단점

      1) 최단 경로를 보장하지 않는다.

      2) 무한 루프에 빠질 수 있다.

      3) 목표 지점이 깊은 곳에 있을 경우, 답을 빨리 찾지 못할수 있다.

 

2. BFS(너비 우선 탐색)

 

    - 특징

      1) 큐를 사용하여 구현된다.

      2) 한 레벨씩 탐색하며, 해당 레벨의 모든 노드를 탐색한 후 다음 레벨로 이동한다.

      3) 그래프의 넓은 부분을 우선적으로 탐색한다

 

    - 장점

      1) 최단 경로를 보장한다.

      2) 깊이우선 탐색에 비해 빠르게 목표 지점을 찾을 수 있다.

 

    - 단점

      1) 깊이우선 탐색에 비해 메모리 사용이 많다.

      2) 경로가 길 경우에는 메모리 문제가 발생할 수 있다.

      3) 깊은곳에 목표노드가 있으면 답을 찾는데 오래 걸린다.

 

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[백준] 1260번 DFS와 BFS

     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.

 

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문제 풀이

1.  행렬, 리스트 만들기

graph = [[0 for _ in range(N+1)] for _ in range(N+1)]
visit1 = [0]*(N+1)
visit2 = visit1.copy()

 

    - 깊이, 너비 탐색의 경우 그래프를 그려서 푸는 방법이 간단 함으로 0으로 초기화된 N by N 행렬을 만들어준다.

    - 방문노드를 0으로 초기화 시킨다.

2. 그래프 그리기

def matrix(M):
    for _ in range(M):
        x, y = list(map(int, input().split()))
        graph[x][y] = graph[y][x] = 1

 

    - x, y 값을 입력받아 0으로 초기화된 그래프에 x, y 에 해당하는 곳에 1를 넣는다.

    - graph[x][y] = graph[y][x] = 1 은 두 노드 x, y간의 무방향 간선을 나타내는데 사용된다.

3. DFS

def dfs(V):
    visit1[V] = 1
    print(V, end=' ')
    for i in range(1,N+1):
        if graph[V][i] == 1 and visit1[i] == 0:
            dfs(i)

 

    - 깊이 우선 탐색의 경우 제귀함수를 사용하여 구현한다.

4. BFS

def bfs(V):
    queue = [V]
    visit2[V] = 1
    while queue:
        V = queue.pop(0)
        print(V, end=' ')
        for i in range(1, N+1):
            if graph[V][i] == 1 and visit2[i] == 0:
                queue.append(i)
                visit2[i] = 1

 

    - 너비 우선 탐색의 경우 큐를 이용하여 구현한다.

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코드

N, M, V = list(map(int, input().split()))

# N by N 행렬 만들기
graph = [[0 for _ in range(N+1)] for _ in range(N+1)]

visit1 = [0]*(N+1)
visit2 = visit1.copy()

# 간선 입력하는 함수
def matrix(M):
    for _ in range(M):
        x, y = list(map(int, input().split()))
        graph[x][y] = graph[y][x] = 1

#dfs 함수
def dfs(V):
    visit1[V] = 1
    print(V, end=' ')
    for i in range(1,N+1):
        if graph[V][i] == 1 and visit1[i] == 0:
            dfs(i)

#bfs 함수
def bfs(V):
    queue = [V]
    visit2[V] = 1
    while queue:
        V = queue.pop(0)
        print(V, end=' ')
        for i in range(1, N+1):
            if graph[V][i] == 1 and visit2[i] == 0:
                queue.append(i)
                visit2[i] = 1
        
matrix(M)
dfs(V)
print()
bfs(V)