DFS, BFS

Last updated Nov 17, 2022 Edit Source

Note
DFS와 BFS는 대표적인 그래프 탐색 알고리즘이다.

# 깊이 우선 탐색(DFS)

DFS는 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다.
DFS는 스택 자료구조(혹은 재귀 함수) 를 이용하며, 구체적인 동작 과정은 다음과 같다.
1. 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리한다.
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. 더 이상의 2번의 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복한다.

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#각 노드가 연결된 정보를 표현(2차원 리스트)
graph = [
		 [],      #편의를 위해 하나 더 큰 크기로 만든다. 
		 [2,3,8], #첫번째 노드와 연결된 노드들 정보
		 [1,7],
		 [1,4,5],
		 [3,5],
		 [3,4],
		 [7],
		 [2,6,8],
		 [1,7]
]

#각 노드가 방문된 정보를 표현(1차원 리스트)
visited = [False] * 9

#DFS 메서드 정의
def dfs(graph, v, visited):
	
	#현재 노드를 방문 처리
	visited[v] = True
	
	#현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문
	for i in graph[v]:
		if not visited[i]:
			dfs(graph, i, visited)

#정의된 DFS 함수 호출
dfs(graph, 1, visited)

# 너비 우선 탐색(BFS)

BFS는 그래프에서 가까운 노드부터 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다.
BFS는 큐 자료구조(queue) 를 이용하며, 구체적인 동작 과정은 다음과 같다.
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 방문 처리한다. (한번에! 삽입한다는 것이 특징이다.)
3. 더 이상 2번의 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복한다.
방문 기준은 ‘번호가 낮은 인접 노드’부터 간다.
‘최단 거리 문제’ 를 해결하기 위한 방법으로 많이 쓰인다.

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from collections import deque

#각 노드가 연결된 정보를 표현(2차원 리스트)
graph = [
		 [],      #편의를 위해 하나 더 큰 크기로 만든다. 
		 [2,3,8], #첫번째 노드와 연결된 노드들 정보
		 [1,7],
		 [1,4,5],
		 [3,5],
		 [3,4],
		 [7],
		 [2,6,8],
		 [1,7]
]

#각 노드가 방문된 정보를 표현(1차원 리스트)
visited = [False] * 9

def bfs(graph, start, visited):
	queue = deque([start])
	
	#현재 노드를 방문처리
	visited[start] = True

	#큐가 빌 때까지 반복
	while queue:
		
		#큐에서 하나의 원소를 뽑아내기
		v = queue.popleft()
		
		#아직 방문하지 않은 인접한 원소들을 큐에 삽입
		for i in graph[v]:
			if not visited[i]:
				queue.append(i)
				visited[i] = True

bfs(graph, 1, visited)

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DFS, BFS

# 깊이 우선 탐색(DFS)

# 너비 우선 탐색(BFS)

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