백준 파이썬 1260번 DFS와 BFS (Today I Learn 2024.12.03)
백준 파이썬 공부 2024.12.03
1260번 DFS와 BFS (실버 2)
1) 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.
2) 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.
3) 출력
첫째 줄에 DFS를 수행한 결과를, 그 다음 줄에는 BFS를 수행한 결과를 출력한다.
V부터 방문된 점을 순서대로 출력하면 된다.
4) 코드 해설
(1) BFS란 무엇인가?
BFS 즉 너비 우선 탐색은 현재 노드에서 연결된 모든 노드를 확인하고,
그 중 하나(보통은 가장 작은 수)의 노드로 이동하여 경로를 탐색하는 방식이다
<BFS 함수의 방식>
- 지나친 노드를 확인할 visit 리스트 생성
- 현재 노드에 연결된 다음 노드들을 확인하고, 뺴낼 덱 queue 생성
- queue가 빌 때 까지 반복:
queue에서 popleft() 하여, 현재 노드 지정
현재 노드에 연결이 있으면서, 방문하지 않은 모든 노드 queue에 스택 및 visit 리스트 갱신
>>코드
# BFS(너비 우선 탐색) 함수
def BFS(start):
visit = [0] * (n+1)
visit[start] = 1
queue = deque()
queue.append(start)
while queue:
node = queue.popleft()
print(node, end = " ")
for next_node in graph[node]:
if visit[next_node] == 0:
visit[next_node] = 1
queue.append(next_node)
print()
return 0
(2) DFS란 무엇인가?
DFS 즉 깊이 우선 탐색은 현재 노드에서 연결된 하나의 노드로 이동한 후,
경로가 끝나면, 다시 분기점이 생기는 이전 노드로 이동하여,
가보지 않은 노드의 경로로 다시 탐색하는 방식이다.
<DFS 함수의 방식>
- 지나친 노드를 확인할 visit 리스트를 함수 밖에 선언
- 현재 노드에서 연결된 노드를 전체적으로 확인하면서,
해당 노드에 방문한 적 없는 경우, 해당 노드로 DFS 탐색 실행
>> 중첩 함수 사용
>>코드
# DFS(깊이 우선 탐색) 함수
def DFS(start):
visit = [0] * (n+1)
def mini_DFS(start):
visit[start] = 1
print(start, end = " ")
for next_node in graph[start]:
if visit[next_node] == 0:
mini_DFS(next_node)
mini_DFS(start)
print()
return 0
5) 코드
from collections import deque
# 노드 개수, 연결 개수, 시작지점 입력
n, m, v = map(int, input().split())
# 연결 관계 저장할 이중리스트 graph
graph = [[] for i in range(n+1)]
# 연결관계 입력 및 저장
for i in range(m):
n1, n2 = map(int, input().split())
graph[n1].append(n2)
graph[n2].append(n1)
# 관계를 노드 번호를 낮은 것부터 오름차순 정렬
for i in range(n+1):
graph[i].sort()
# BFS(너비 우선 탐색) 함수
def BFS(start):
visit = [0] * (n+1)
visit[start] = 1
queue = deque()
queue.append(start)
while queue:
node = queue.popleft()
print(node, end = " ")
for next_node in graph[node]:
if visit[next_node] == 0:
visit[next_node] = 1
queue.append(next_node)
print()
return 0
# DFS(깊이 우선 탐색) 함수
def DFS(start):
visit = [0] * (n+1)
def mini_DFS(start):
visit[start] = 1
print(start, end = " ")
for next_node in graph[start]:
if visit[next_node] == 0:
mini_DFS(next_node)
mini_DFS(start)
print()
return 0
# 함수 실행
DFS(v)
BFS(v)