CHAPTER 5. DFS, BFS

탐색(Search)란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정을 말한다.

DFS와 BFS는 대표적인 그래프 탐색 알고리즘이다.

자주 등장하는 유형이기때문에 꼭 숙지해야한다!

1. DFS(Depth First Search) 깊이 우선 탐색

• 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘
• 스택 혹은 재귀함수를 이용한다.

동작 과정

1. 탐색을 시작하는 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리 한다.
2. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 있으면 그 인접 노드를 스택에 넣고 방문 처리한다.
3. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다.
4. 더 이상 2, 3번의 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복한다.

 def dfs(graph, v, visited): 
	visited[v] = True # 현재 노드 방문 처리
    print(v, end = ' ')
    # 현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문
    for i in graph[v]:
    	if not visited[i]: # 방문하지 않은 상태라면 dfs 실행
        	dfs(graph, i, visited)

# 각 노드가 연결된 정보를 표현(2차원 리스트)
# 0번 노드는 비워둠
graph =[
    [],
    [2,3,8],
    [1,7],
    [1,4,5],
    [3,5],
    [3,4],
    [7],
    [2,6,8],
    [1,7]
]

# 각 노드가 방문된 정보를 표현(1차원 리스트)
# 기본적으로 방문하지 않은 False로 초기화 0번 노드는 사용하지 않기때문에 하나더 큰 크기로 초기화
visited = [False] * 9

# 정의된 DFS 함수 호출
dfs(graph, 1, visited) # 그래프 정보, 시작노드, 방문 정보

'''
실행결과: 1 2 7 6 8 3 4 5
'''

2. BFS(Breadth First Search) 너비 우선 탐색

• 정점과 같은 레벨에 있는 노드들(형제 노드)을 먼저 탐색하는 방식
• 가까운 노드부터 우선적으로 탐색하며 큐 자료구조를 이용한다. 
• 큐 자료구조 이용에 대한 숙지가 필요하다.

동작 과정

1. 탐색을 시작하는 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리한다.
2. 큐에서 노드를 꺼낸 뒤에 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문처리한다.
3. 더 이상 2번의 과정을 수행할 수 없을 때 까지 반복한다.

from collections import deque

def bfs(graph, v, visited):
	queue = deque([start]) # 큐 구현을 위해 deque 라이브러리 사용
    visited[start] = True # 방문 처리
    while queue: # 큐가 빌 때까지
    	v = queue.popleft() # 큐에서 원소 뽑아서 출력
        print(v, end = ' ' )
        for i in graph[v]: # 방문하지 않은 인접 노드를 큐에 삽입하고 방문처리
        	if not visited[i]:
            	queue.append(i)
                visited[i] = True
    
    
# 각 노드가 연결된 정보를 표현 (2차원 리스트)
graph =[
    [],
    [2,3,8],
    [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

# 정의된 BFS 함수 호출
bfs(graph, 1, visited)
'''
실행결과: 1 2 3 8 7 4 5 6
'''

 

 

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