[LeetCode/Python] 1260. DFS와 BFS

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, 그다음 줄에는 BFS를 수행한 결과를 출력한다. V부터 방문된 점을 순서대로 출력하면 된다.

 

 

 

 

아 존나 어렵다.

 

일단 문제 이해를 못하고 접근했었다.

 

탐색을 시작할 정점 V가 주어지는데 거기서부터 시작해서 접근하면 되지

 

V에서 시작해서 접근할 수 없는 곳은 고려 안 해도 된다.

 

하지만 난 거기까지 고려해야 되는 줄 알고 삽질 존나 함.

 

dfs는 "깊이 우선 탐색"

 

bfs는 "너비 우선 탐색"

 

을 의미한다.

 

자세한 건 구글링 해보시고~

 

코드 리뷰부터 시작한다.

 

 

1. dfs를 스택으로 구현

 

import sys
import collections
 
 
def dfs(_graph, start):
    visited = []
    stack = [start]
    while stack:
        node = stack.pop()
        if node not in visited:
            print(node, end=' ')
            visited.append(node)
            if node not in _graph:
                return
            stack += sorted(_graph[node], reverse=True)
    return
 
 
def bfs(_graph, start):
    visited = []
    queue = collections.deque([start])
    while queue:
        node = queue.popleft()
        if node not in visited:
            print(node, end=' ')
            visited.append(node)
            if node not in _graph:
                return
            queue += sorted(_graph[node])
    return
 
 
N, M, V = map(int, sys.stdin.readline().split())
grid = {}
for _ in range(M):
    a, b = map(int, sys.stdin.readline().split())
    if a in grid:
        grid[a].append(b)
    else:
        grid[a] = [b]
    if b in grid:
        grid[b].append(a)
    else:
        grid[b] = [a]
 
for value in grid.values():
    value.sort()
 
dfs(grid, V)
print()
bfs(grid, V)
 

 

해설:

 

dfs를 스택으로 구현하든 재귀로 구현하든 간에

 

조건만 잘 맞춰주면 된다.

 

stack에 reverse로 정렬한 리스트를 넣어주고

 

pop을 통해 stack에서 빼주게 되면

 

깊이 우선 탐색이 가능하게 된다.

 

문제를 자세히 이해하지 못하면 죽어도 못 푸는 부분이 뭐 나면

 

"탐색을 시작할 정점 V가 간선에 포함되어 있지 않는 경우"

 

를 고려하지 않았을 때다.

 

이렇게 되면 정점 V만 거치고 탐색이 종료되어야 한다.

 

bfs의 경우

 

"너비 우선 탐색" 이므로

 

queue에 차례대로 넣어주고

 

앞에서부터 탐색을 진행해야 한다.

 

나머지는 코드를 잘 보고 이해해보시길.

 

 

 

2. dfs를 재귀로 구현

 

 

dfs_result = []
def dfs(v):
    if v not in dfs_result:
        dfs_result.append(v)
    else:
        return
 
    if v not in grid.keys():
        return
    for i in sorted(grid[v]):
        dfs(i)

 

해설:

 

dfs를 재귀로 짜 봤다.

 

우선 코드가 훨씬 간결한 걸 볼 수 있다.

 

위에서 강조했던

 

"탐색을 시작할 정점 V가 간선에 포함되어 있지 않는 경우"

 

를 고려만 해주면 된다.

 

재귀로도 짜 보고 스택으로도 짜 보고 다양하게 연습해보자!