1. BFS 와 DFS 란?
- 대표적인 그래프 탐색 알고리즘
- 너비 우선 탐색 (Breadth First Search): 정점들과 같은 레벨에 있는 노드들 (형제 노드들)을 먼저 탐색하는 방식
- 깊이 우선 탐색 (Depth First Search): 정점의 자식들을 먼저 탐색하는 방식
BFS/DFS 방식 이해를 위한 예제
- BFS 방식: A - B - C - D - G - H - I - E - F - J
- 한 단계씩 내려가면서, 해당 노드와 같은 레벨에 있는 노드들 (형제 노드들)을 먼저 순회함
- DFS 방식: A - B - D - E - F - C - G - H - I - J
- 한 노드의 자식을 타고 끝까지 순회한 후, 다시 돌아와서 다른 형제들의 자식을 타고 내려가며 순화함
2. 파이썬으로 그래프를 표현하는 방법
- 파이썬에서 제공하는 딕셔너리와 리스트 자료 구조를 활용해서 그래프를 표현할 수 있음
그래프 예와 파이썬 표현
3. DFS 알고리즘 구현
- 자료구조 스택과 큐를 활용함
- need_visit 스택과 visited 큐, 두 개의 자료 구조를 생성
BFS 자료구조는 두 개의 큐를 활용하는데 반해, DFS 는 스택과 큐를 활용한다는 차이가 있음을 인지해야 함
def dfs(graph, start_node):
visited, need_visit = list(), list()
need_visit.append(start_node)
while need_visit:
node = need_visit.pop()
if node not in visited:
visited.append(node)
need_visit.extend(graph[node])
return visited
4. 시간 복잡도
- 일반적인 DFS 시간 복잡도
- 노드 수: V
- 간선 수: E
- 위 코드에서 while need_visit 은 V + E 번 만큼 수행함
- 시간 복잡도: O(V + E)