DFS-BFS 기본 #2

DFS

깊이 우선 탐색

스택 자료구조 또는 재귀 함수 사용

1. 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리한다.

2. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 하나라도 있으면 그 노드를 스택에 넣고 방문 처리한다. 방문하지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다.

3. 더 이상 2번의 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복한다.

 

 

 

# DFS 기초
# 각 노드가 연결된 정보를 표현 (2차원 리스트)
# 1번 노드부터 있다고 가정
graph = [
    [],
    [2,3,8],
    [1,7],
    [1,4,5],
    [3,5],
    [3,4],
    [7],
    [2,6,8],
    [1,7]    
]

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


def DFS(graph, v, visited) -> None:
    # 현재 노드를 방문 처리
    visited[v] = True
    print(v, end = ' ')
    # 현재 노드와 연결된 다른 노드 재귀방문
    for vv in graph[v]:
        if visited[vv] == False:
             DFS(graph, vv, visited)
             
DFS(graph, 1, visited)

*****

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BFS

너비 우선 탐색

큐 자료구조 사용

1. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리한다.

2. 큐에서 노드를 꺼낸 뒤 해당 노드 인접 노드 중 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입, 방문 처리한다.

3. 더 이상 2번의 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복한다.

 

 

def BFS(graph, v, visited) -> None:
    visited[v] = True
    queue = deque()
    queue.append(v)
    while queue:
        nv = queue.popleft()
        print(nv, end=' ')
        for vv in graph[nv]:
            if not visited[vv]:
                visited[vv] = True
                queue.append(vv)

BFS(graph, 1, visited)

*******

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참조 : (이코테 2021 강의 몰아보기) 3. DFS & BFS - YouTube