[백준][Python] 1260. DFS와 BFS

Silver Ⅱ 🔗1260. DFS와 BFS

📝문제 요약

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.

✏️문제 풀이

• 그래프를 DFS로 탐색하기 위한 dfs 메서드 정의

    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)
  

• 그래프를 BFS로 탐색하기 위한 bfs 메서드 정의

    def bfs(graph, start, visited):
        # 큐 구현을 위해 deque 라이브러리 사용
        queue = deque([start])
        # 현재 노드를 방문 처리
        visited[start] = True
        # 큐가 빌 때까지 반복
        while queue:
            # 큐에서 하나의 원소를 뽑아 출력
            v = queue.popleft()
            print(v, end=' ')
            # 아직 방문하지 않은 인접한 원소들을 큐에 삽입
            for i in graph[v]:
                if not visited[i]:
                    queue.append(i)
                    visited[i] = True
  

• 입력
  • 정점의 개수(n), 간선의 개수(m), 탐색을 시작할 정점의 번호(v)
  • 간선이 연결하는 두 정점의 번호 m개를 graph 리스트로 저장
• 인접 정점을 오름차순으로 정렬
• 방문을 확인할 visited 리스트 초기화
• 각 메서드를 실행하여 출력

코드와 함께 보는 풀이

from collections import deque  # BFS 구현을 위한 deque 사용

# DFS(깊이 우선 탐색) 함수 정의
def dfs(graph, v, visited):
    visited[v] = True  # 현재 노드를 방문 처리
    print(v, end=' ')  # 방문한 노드 출력

    # 현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문
    for i in graph[v]:
		    # 아직 방문하지 않은 노드라면 재귀 호출
        if not visited[i]:  
            dfs(graph, i, visited)

# BFS(너비 우선 탐색) 함수 정의
def bfs(graph, start, visited):
    # 시작 노드를 큐에 넣음
    queue = deque([start])
	  # 시작 노드를 방문 처리
    visited[start] = True  
		
		# 큐가 빌 때까지 반복
    while queue:  
        v = queue.popleft()  # 큐에서 하나의 노드를 꺼냄
        print(v, end=' ')    # 방문한 노드 출력

        # 현재 노드와 연결된 노드들 확인
        for i in graph[v]:
		        # 아직 방문하지 않은 노드라면
            if not visited[i]:  
                queue.append(i)    # 큐에 추가
                visited[i] = True  # 방문 처리

# 입력 받기: n = 노드 수, m = 간선 수, v = 탐색 시작 노드
n, m, v = map(int, input().split())

# 그래프 초기화 (1번 노드부터 시작하므로 n+1 크기로 설정)
graph = [[] for _ in range(n + 1)]

# 간선 정보 입력 받아 양방향 그래프 구성
for _ in range(m):
    a, b = map(int, input().split())
    graph[a].append(b)  # a에서 b로 가는 간선
    graph[b].append(a)  # b에서 a로 가는 간선

# 각 노드에 연결된 노드를 오름차순 정렬
for i in range(1, n + 1):
    graph[i].sort()

# 방문 여부 리스트 초기화
visited = [False] * (n + 1)
# DFS 수행
dfs(graph, v, visited)

print()  # 줄바꿈

# 방문 여부 리스트 초기화
visited = [False] * (n + 1)
# BFS 수행
bfs(graph, v, visited)

💯제출 코드

from collections import deque

def dfs(graph, v, visited):
    visited[v] = True
    print(v, end=' ')

    for i in graph[v]:
        if not visited[i]:
            dfs(graph, i, visited)  

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

n, m, v = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(n + 1)]

for _ in range(m):
    a, b = map(int, input().split())
    graph[a].append(b)
    graph[b].append(a)

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

visited = [False] * (n + 1) 
dfs(graph, v, visited)
print()
visited = [False] * (n + 1)
bfs(graph, v, visited)