백준 1260번: DFS와 BFS (S2) - Python 풀이

문제 설명

https://www.acmicpc.net/problem/1260

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.

예제 입력 1

4 5 1
1 2
1 3
1 4
2 4
3 4

예제 출력 1

1 2 4 3
1 2 3 4

예제 입력 2

5 5 3
5 4
5 2
1 2
3 4
3 1

예제 출력 2

3 1 2 5 4
3 1 4 2 5

예제 입력 3

1000 1 1000
999 1000

예제 출력 3

1000 999
1000 999

풀이 과정

간선으로 연결되는 두 정점의 번호가 입력으로 들어오고, 양방향 그래프입니다. 그렇기 때문에 2차원 배열 형태의 graph 변수를 만들어서 입력 받은 정점 인덱스에 서로 append 해주면 됩니다.

탐색 시 방문할 수 있는 정점이 여러 개인 경우 정점 번호가 작은 것을 먼저 방문해야 하는데, 입력으로 들어오는 정점이 오름차순 입력이 보장되는 게 아니기 때문에 정렬을 해줘야 합니다.

그리고 방문 여부를 저장하기 위해 DFS 탐색에 사용할 visited 배열, BFS 탐색에 사용할 visited 배열을 각각 만듭니다.

DFS → 재귀함수 사용해서 구현
BFS → 큐 자료구조 사용해서 구현

정답 코드

from collections import deque

N, M, V = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(N + 1)]

for _ in range(M):
    u, v = map(int, input().split()) 
    # 인접한 정점 graph에 서로 저장 <- 양방향이라서
    graph[u].append(v)
    graph[v].append(u)

# 정점 번호 오름차순 정렬
for g in graph:
    g.sort()

# 방문 여부 저장을 위한 변수
visited_dfs = [False] * (N + 1)
visited_bfs = [False] * (N + 1)

# 재귀함수를 사용한 DFS 구현
def dfs(graph, visited, now):
    print(now, end=' ')
    visited[now] = True
    # now의 인접 노드 하나씩 확인
    for neighbor in graph[now]:
        # 아직 방문하지 않은 이웃 노드라면
        if not visited[neighbor]:
            # 재귀함수로 방문
            dfs(graph, visited, neighbor)

# 큐 자료구조를 사용한 BFS 구현
def bfs(graph, visited, start):
    # 방문 시작점을 queue에 집어넣고 방문 처리
    queue = deque([start])
    visited[start] = True
    # 큐가 빌 때까지 반복
    while queue:
        # 큐의 맨 앞에 있는 값을 꺼냅니다
        now = queue.popleft()
        print(now, end=' ')
        # now의 인접 노드 하나씩 확인
        for neighbor in graph[now]:
            # 아직 방문하지 않은 이웃 노드라면
            if not visited[neighbor]:
                # 큐에 삽입
                queue.append(neighbor)
                # 방문 처리
                visited[neighbor] = True

dfs(graph, visited_dfs, V)
print()
bfs(graph, visited_bfs, V)

이제 이 정도는 이지하네요.

이상입니다.