DFS&BFS 정리

stack = []
stack.append(5)
stack.append(2)
stack.append(3)
stack.append(7)

stack.pop()

print(stack[::-1]) #최상단 원소부터 출력
print(stack)#최하단 원소부터 출력

파이썬에서 스택을 사용할 땐 기본 리스트의 append()와 pop() 매서드를 사용하면 스택 자료구조와 동일하게 동작한다.

 

from collections import deque

queue = deque()

queue.append(5)
queue.append(2)
queue.append(3)
queue.append(7)
queue.popleft()

파이썬에서 큐를 규현할 때는 collections 모듈에서 제공하는 deque 자료구조를 사용한다.

 

 

재귀함수를 문제풀이에 사용할 때는 반드시 종료 조건을 명시해야 한다

예시

• 1. 두자연수 A,B에 대하여 (A>B) A를 B로 나눈 나머지를 R이라고 합시다
• 2. 이때 A와 B의 최대 공약수는 B와 R의 최대공약수와 같습니다

#두개의 자연수에 대한 최대공약수를 구하는 유클리드 호제법
def gcd(a,b):
	if a%b == 0:
    	return b
    else:
    	return gcd(b,a%b)

 

DFS 

깊이 우선 탐색 

 

동작과정

1.  탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리 합니다.
2. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접한 노드가 하나라도 있으면 그 노드를 스택에 넣고 방문 처리 합니다.
   방문하지 않은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼냅니다.
3. 더이상 2번의 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복합니다.

def dfs(graph, v, visited):
    #현재 노드를 방문 처리
    visited[v] = True
    print(v,end=' ')
    #현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문
    for i in graph[v]:
        if not visited[i]:
            dfs(graph,i,visited)

#각노드가 연결된 정보를 리스트 자료형으로 표현

graph = [
    [],
    [2,3,8],
    [1,7],
    [1,4,5],
    [3,5],
    [3,4],
    [7],
    [2,6,8],
    [1,7]
]

#각노드가 방문된 정보를 리스트 자료형으로 표현
visted = [False] * 9

#정의된 DFS 함수 호출
dfs(graph,1,visited)

BFS

너비우선 탐색

 

동작과정

1. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 합니다.
2. 큐에서 노드를 꺼낸뒤에 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문처리 합니다.
3. 더이상 2번의 과정을 수행 할 수 없을 때까지 반복합니다.

 

from collections import deque

#BFS 메서드 정의
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