DFS
- DFS 개념 (Depth First Search, 깊이 우선 탐색)
- 갈 수 있는만큼 깊게 가고, 더 이상 갈 수 없다면 이전 정점으로 돌아간다.
- stack으로 구현
- DFS 사용할 때2) 맨 위에서 하나 빼낸 후, 그 위치에서 갈 수 있는 경로를 스택에 다 넣는다.
- 3) 원하는 값을 찾을 때까지 2번을 반복한다.
- 1) 첫 번째 위치를 스택에 넣는다.
BFS
- BFS 개념 (Breath First Search, 넓이 우선 탐색)
- 현재 정점에서 갈 수 있는 위치부터 끝까지 탐색해나감
- queue으로 구현
- BFS 사용할 때2) 큐에 넣었던 값을 빼낸 후, 그 위치에서 갈 수 있는 경로를 큐에 넣는다.
- 3) 원하는 값을 찾을 때까지 2번을 반복한다.
- 1) 첫 번째 위치를 큐에 넣는다.
dfs, bfs 주의할 점
이전에 방문했던 위치는 다시 방문하지 않는다.
전에 방문하지 않았고, 값이 있다면 그 다음 위치로 선정될 수 있다.
DFS, BFS 문제 포인트
- 그래프로 탐색해야한다.
- 그래프는 인접행렬과 인접리스트로 표현할 수 있다.
- 인접행렬
- 연결되어있는 위치에 1을 넣어준다.
- 0이라면 연결되어있지 않다고 생각하면 된다.
- 장점
- 구현이 쉽다. 노드 간의 연결여부를 알고 싶을 때 빠르게 확인할 수 있다.
- 단점
- 노드를 방문해보고 싶을 때 'adj(i)(1)'부터 'adj(i)(v)'를 모두 확인해봐야 하기 때문에 비효율적이다.
- 인접리스트
- 각 정점에 인접한 정점들을 리스트로 표현하는 방법이다.
- c++의 경우 vector 컨테이너를 이용하면 된다.
- 장점
- 실제로 연결되어 있는 노드의 정보만 담기 때문에 메모리를 적게 차지한다.
- 모든 노드를 다 방문하는 경우 시간적 이점이 존재한다.
- 단점
- 노드간의 연결여부를 알기 위해서는 노드를 다 탐색해야 한다.
- 소스
#include <iostream>
#include <queue>
#include <cstring>
#define MAX 1001
using namespace std;
int n, m, v;
int a, b;
int map[MAX][MAX];
bool visited[MAX];
queue<int>q;
void bfs(int v) {
visited[v] = 1;
q.push(v);
while (!q.empty()) {
v = q.front();
q.pop();
cout << v << " ";
for (int i = 1; i <= n; i++) {
if (map[v][i] && !visited[i]) {
q.push(i);
visited[i] = 1;
}
}
}
}
// v : from, i : to
void dfs(int v) {
cout << v << " ";
visited[v] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
// v와 i 정점이 서로 연결되어 있고
// 아직 방문하지 않았다면
if (map[v][i] && !visited[i]) {
dfs(i);
}
}
}
int main() {
ios_base::sync_with_stdio(0);
cin.tie(0); cout.tie(0);
cin >> n >> m >> v;
for (int i = 0; i < m; i++) {
cin >> a >> b;
map[a][b] = map[b][a] = 1;
}
dfs(v);
cout << '\n';
memset(visited, false, sizeof(visited));
bfs(v);
cout << '\n';
}
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