[Algorithm] DFS & BFS

Posted: 2023.05.03     Updated: 2023.05.12

그래프 탐색 알고리즘

탐색(search)이란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정을 말한다.
대표적인 그래프 탐색 알고리즘으로 DFS와 BFS가 있다.
DFS와 BFS는 코딩 테스트에서 매우 자주 등장하는 유형이다.

DFS (Depth-First Search)

DFS는 깊이 우선 탐색이라고도 부르며 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다.

스택 혹은 재귀함수를 이용한다.

구현 방법

1. 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리를 한다.
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. 2번 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복한다.

• 소스코드

def dfs(graph, v, visited):
  visited[v] = True
  print(v, end=' ')
  for i in graph[v]:
    if not visited[i]:
      dfs(graph, i, visited)

graph = [
  [], # 0번을 사용하면 직관적이다
  [2, 3, 8],
  [1, 7],
  [1, 4, 5],
  [3, 5],
  [3, 4],
  [7],
  [2, 6, 8],
  [1, 7]
]

visited = [False] * 9

dfs(graph, 1, visited)

• 출력

1 2 7 6 8 3 4 5

BFS (Breadth-First Search)

BFS는 너비 우선 탐색이라고도 부르며, 그래프에서 가장 가까운 노드부터 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다.

큐를 사용하여 구현한다.

DFS와 다르게 인접한 노드를 한 번에 큐에 넣고 방문 처리한다.

구현 방법

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.
3. 2번 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복한다.

• 소스코드

from collections import deque

def bfs(graph, start, visited):
  queue = deque([start])
  visited[start] = True
  while queue:
    v = queue.popleft()
    print(v, end=' ')

    for i in graph[v]:
      if not visited[i]:
        queue.append(i)
        visited[i] = True
  
graph = [
  [],
  [2, 3, 8],
  [1, 7],
  [1, 4, 5],
  [3, 5],
  [3, 4],
  [7],
  [2, 6, 8],
  [1, 7]
]

visited = [False] * 9

bfs(graph, 1, visited)

• 출력

1 2 3 8 7 4 5 6