[Algorithm] 백준 1260번: DFS와 BFS | 기본적인 DFS, BFS 구현

[Algorithm] 백준 1260번: DFS와 BFS | 기본적인 DFS, BFS 구현

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.

DFS와 BFS 모두 가능한 각 경로를 탐색하는 방법이지만, DFS는 루트 노드에서 시작하여 일단 하나의 분기를 끝까지 탐색해본 후, 다시 직전에서 다른 것을 탐색하는 방식이고, BFS는 루트 노드에 연결된 모든 자식 노드를 탐색, 이후 그 자식 노드의 자식 노드들을 탐색하는 방식으로 루트로부터 떨어진 높이마다 해당 높이에서 가능한 경우를 모두 탐색한다. 이런 특징 때문에 DFS는 특정 경로를 찾아내는 문제, 순열이나 조합 등을 찾을 때 주로 사용하고, BFS는 최단 거리를 찾을 때 주로 사용한다고 한다.

일단 이 문제는 간단한 DFS, BFS 구현이 요점이기 때문에 두 가지 경우 모두 간단하게 아래 코드와 같이 구현할 수 있다. 여기서 DFS와 BFS(그중에서도 특히 DFS, BFS는 전역 변수 없이도 가능하다)의 과정을 진행하며 값을 저장하는 전역 변수를 이용한다는 점, DFS는 재귀 호출을 통해, BFS는 큐 자료구조를 통해 문제를 풀이할 수 있다는 것을 눈여겨보면 좋을 것 같다.

import sys from collections import deque dfs_result = [] bfs_result = [] # DFS def dfs(v, graph, visited): global dfs_result dfs_result.append(v) visited[v-1] = True for i in sorted(graph[v]): if not visited[i-1]: dfs(i, graph, visited) # BFS def bfs(v, graph, visited): global bfs_result q = deque([v]) while q: vertex = q.popleft() if not visited[vertex-1]: bfs_result.append(vertex) visited[vertex-1] = True for i in sorted(graph[vertex]): if not visited[i-1]: q.append(i) def main(): global dfs_result, bfs_result N, M, V = map(int, sys.stdin.readline().split()) graph = [[] for _ in range(N+1)] for _ in range(M): idx1, idx2 = map(int, sys.stdin.readline().split()) graph[idx1].append(idx2) graph[idx2].append(idx1) dfs(V, graph, [False] * N) bfs(V, graph, [False] * N) return (dfs_result, bfs_result) if __name__ == "__main__": for line in main(): print(' '.join(map(str, line)))

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