DFS와 BFS

DFS(깊이 우선 탐색) - 탐색하는 원소를 따라 깊이 탐색하는 것입니다.

스택, 재귀로 구현할 수 있습니다.

 

DFS 구현 코드입니다.

graph = {
    1: [2, 3, 4],
    2: [5],
    3: [5],
    4: [],
    5: [6, 7],
    6: [],
    7: [3],
}


def dfs_recursive(node, visited):
    # 방문처리
    visited.append(node)

    # 인접 노드 방문
    for adj in graph[node]:
        if adj not in visited:
            dfs_recursive(adj, visited)

    return visited


def dfs_stack(start):
    visited = []
    # 방문할 순서를 담아두는 용도
    stack = [start]

    # 방문할 노드가 남아있는 한 아래 로직을 반복한다.
    while stack:
        # 제일 최근에 삽입된 노드를 꺼내고 방문처리한다.
        top = stack.pop()
        visited.append(top)
        # 인접 노드를 방문한다.
        for adj in graph[top]:
            if adj not in visited:
                stack.append(adj)

    return visited

 

BFS(너비 우선 탐색) - 탐색하는 원소에 인접한 값을 찾는 것 입니다.

큐로 구현할 수 있습니다.

 

BFS 구현 코드입니다.

from collections import deque

graph = {
    1: [2, 3, 4],
    2: [5],
    3: [5],
    4: [],
    5: [6, 7],
    6: [],
    7: [3],
}


def bfs_queue(start):
    visited = [start]
    q = deque([start])

    while q:
        node = q.popleft()
        for adj in graph[node]:
            if adj not in visited:
                q.append(adj)
                visited.append(adj)

    return visited


assert bfs_queue(1) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]