[백준] 1260 : DFS와 BFS

DFS와 BFS

https://www.acmicpc.net/problem/1260

1260번: DFS와 BFS

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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.

예제 입력 1

4 5 1
1 2
1 3
1 4
2 4
3 4

예제 출력 1 

1 2 4 3
1 2 3 4

예제 입력 2 

5 5 3
5 4
5 2
1 2
3 4
3 1

예제 출력 2 

3 1 2 5 4
3 1 4 2 5

예제 입력 3 

1000 1 1000
999 1000

예제 출력 3 

1000 999
1000 999

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코드 1 - 인접 리스트 활용

import sys
from collections import deque

N, M, V = map(int, sys.stdin.readline().split())
graph = [[] for _ in range(N+1)]
visited1 = [False] * (N+1) # dfs 방문 여부
visited2 = [False] * (N+1) # bfs 방문 여부

# 인접 리스트 입력
for _ in range(M):
    x, y = map(int, sys.stdin.readline().split())
    graph[x].append(y)
    graph[y].append(x)

for i in range(1, N+1):
    graph[i].sort()

def dfs(V):
    visited1[V] = True
    print(V, end = ' ')
    for i in graph[V]:
        if not visited1[i]:
            visited1[i] = True
            dfs(i)

def bfs(V):
    visited2[V] = True
    dq = deque([V])
    while dq:
        tmp = dq.popleft()
        print(tmp, end = ' ')
        for i in graph[tmp]:
            if not visited2[i]:
                visited2[i] = True
                dq.append(i)

dfs(V)
print()
bfs(V)

코드 2 - 인접 행렬 활용

import sys
from collections import deque
sys.setrecursionlimit(10 ** 7)

N, M, V = map(int, sys.stdin.readline().split())
graph = [[0] * (N+1) for _ in range(N+1)] # 빈 인접 행렬 생성
visited1 = [0 for _ in range(N+1)] # dfs 방문 여부
visited2 = [0 for _ in range(N+1)] # bfs 방문 여부

# 인접 행렬 값 입력
for _ in range(M):
    x, y = map(int, sys.stdin.readline().split())
    graph[x][y] = 1
    graph[y][x] = 1

def dfs(V):
    visited1[V] = 1
    print(V, end = ' ')
    for i in range(1, N+1):
        if graph[V][i] and not visited1[i]:
            visited1[i] = 1
            dfs(i)

def bfs(V):
    visited2[V] = 1
    dq = deque([V])
    while dq:
        tmp = dq.popleft()
        print(tmp, end = ' ')
        for i in range(1, N+1):
            if graph[tmp][i] and not visited2[i]:
                visited2[i] = 1
                dq.append(i)

dfs(V)
print()
bfs(V)

풀이

 dfs와 bfs를 완벽하게 정리하기 위해 익숙해질 때까지 모든 문제를 dfs & bfs, 인접 행렬 & 인접 리스트를 사용해서 풀어보고 있다. 해당 문제 또한 주어진 dfs, bfs를 구현하기 위해 인접 리스트와 인접 행렬 두 가지 방법 모두를 사용해 구현하였다.

 1번째 코드는 인접 리스트를 활용한 방식이며, 메모리 측면에서 훨씬 효율적인 코드이다. 전체적인 흐름은 아래와 같다.

[dfs] 인접 리스트를 이용해 입력받은 그래프 sort ( ∵  방문할 수 있는 정점이 여러 개인 경우 더 작은 정점부터 방문해야 하기 때문) -> 첫 정점 방문 처리 -> for문을 통해 해당 정점과 연결된 정점을 돌며 미방문한 정점의 경우 방문 처리하고 재귀 호출 

[bfs] 인접 리스트를 이용해 입력받은 그래프 sort -> 첫 정점 방문 처리, dq 생성 -> while문을 통해 dq가 빌 때까지 도는데, dq의 첫 인자(정점)를 빼내면서 해당 정점과 연결된 정점을 돌며 미방문한 정점의 경우 방문 처리하고 dq에 추가

 2번째 코드는 인접 행렬을 활용한 방식이며, 인접 리스트와 달리 sorting이 필요없다. 전체적인 흐름은 아래와 같다.

[dfs] 첫 정점 방문 처리 -> for문을 통해 모든 정점을 돌며 미방문한 정점의 경우 방문 처리하고 재귀 호출

[bfs] 첫 정점 방문 처리, dq 생성 -> while문을 통해 dq가 빌 때까지 도는데, dq의 첫 인자(정점)을 빼내고, for문을 통해 모든 정점을 돌며 미방문한 정점의 경우 방문 처리하고 dq에 추가

 모든 그래프 문제들을 다양한 방법을 이용하여 풀이하니 해당 유형에 금방 익숙해지는 것 같다. 앞으로는 코드에 주석을 달며 더욱 가독성 있는 코드를 구현해보도록 해보자.