[DFS] 이것이 코딩테스트다

DFS/BFS... 생전 처음 들어보는 내용이라 더욱더 자세하게 정독했다.

일단 DFS/BFS를 시작하기 전에 탐색, 자료구조, 오버플로, 언더플로, 스택, 큐, 재귀함수 등의 용어를 알아야 한다.

탐색 = 원하는 데이터를 찾는 과정

자료구조 = 데이터를 표현하고 관리하고 처리하기 위한 구조(스택과 큐가 자료구조의 개념)
- 삽입(Push) & 삭제(Pop)

스택 vs 큐
- 스택은 선입후출, 큐는 선입선출

큐
- 큐를 구현할 때 collections 모듈에서 제공하는 deque 자료구조 활용
- from collections import deque
  queue = deque()
  queue.popleft() #왼쪽에 삭제
  queue.append() #오른쪽에 삽입
  queue.reverse()  #리스트 자체의 원소 순서를 거꾸로 바꿔준다(queue[::-1]은 출력할 때만 순서를 거꾸로 할 뿐, 실제 queue의 원소 순서는 기존과 동일

재귀함수 = 자기 자신을 다시 호출하는 함수

DFS = Depth First Search 깊이 우선 탐색

이렇게 생긴 노드-간선의 관계를 두 가지 방식으로 나타낼 수 있다.

예시로 각 노드가 0, 1, 2이고, 간선이 7, 5인 아래의 케이스를 이용한다.

1. 인접 행렬 방식: 2차원 배열로 연결 관계 표현

모든 관계를 저장하므로 노드 개수가 많을수록 메모리가 불필요하게 낭비된다.

2. 인접 리스트 방식: 연결 리스트로 연결 관계 표현

연결된 정보만을 사용하기 때문에 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다.

 

그래서! 아무튼 DFS의 동작 플로우는 다음과 같다.

1. 탐색 시작, 탐색한 노드를 스택에 삽입하고 방문처리한다

2. 하나의 노드를 탐색한 후에는 주변 노드 중 가장 작은 수 먼저 탐색한다(방문처리 잊지말기)

3. 더 이상 탐색할 노드가 없으면 이전 노드로 되돌아가고, 스택에서 최상단 노드를 꺼낸다(후입선출)

4. 2, 3을 반복한다.

예제 소스코드

# DFS 메서드 정의
def dfs(graph, v, visited):
  # 탐색한 노드를 방문 처리
  visited[v] = True
  print(v, end = ' ')
  # 인접한 노드를 재귀적으로 방문
  for i in graph[v]:
    # 방문한 적이 없는 노드일 경우
    if not visited[v]:
      dfs(graph, i, visited)

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

visited = [False]*9

dfs(graph, 1, visited)