DFS와 BFS의 개념, 차이점, 그리고 실제 활용 사례를 Python 코드로 배워보세요.
1️⃣ 그래프 탐색이란?
그래프 탐색은 그래프 구조에서 모든 노드를 방문하거나 특정 경로를 찾는 과정입니다. 탐색은 두 가지 주요 알고리즘, DFS(Depth-First Search, 깊이 우선 탐색)와 BFS(Breadth-First Search, 너비 우선 탐색)으로 나눌 수 있습니다.
이 두 알고리즘은 그래프를 순회하는 방식이 다르며, 특정 문제에 적합한 선택이 필요합니다.
2️⃣ 깊이 우선 탐색(DFS)란?
DFS는 그래프의 한 경로를 끝까지 탐색한 뒤, 다른 경로를 탐색하는 방식입니다. 스택(Stack) 자료구조를 사용하거나, 재귀를 통해 구현할 수 있습니다.
# Python으로 DFS 구현 (재귀 방식)
def dfs(graph, node, visited):
if node not in visited:
print(node, end=" ")
visited.add(node)
for neighbor in graph[node]:
dfs(graph, neighbor, visited)
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['F'],
'D': [],
'E': ['F'],
'F': []
}
visited = set()
dfs(graph, 'A', visited)
# 출력: A B D E F C
DFS는 경로 탐색, 사이클 탐지, 강결합 컴포넌트 찾기와 같은 문제에 적합합니다.
3️⃣ 너비 우선 탐색(BFS)란?
BFS는 그래프의 모든 이웃 노드를 먼저 탐색한 뒤, 다음 레벨의 노드로 넘어가는 방식입니다. 큐(Queue) 자료구조를 사용하여 구현합니다.
# Python으로 BFS 구현
from collections import deque
def bfs(graph, start):
visited = set()
queue = deque([start])
while queue:
node = queue.popleft()
if node not in visited:
print(node, end=" ")
visited.add(node)
queue.extend(graph[node])
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['F'],
'D': [],
'E': ['F'],
'F': []
}
bfs(graph, 'A')
# 출력: A B C D E F
BFS는 최단 경로 탐색, 레벨 순회, 네트워크 전파와 같은 문제에 적합합니다.
4️⃣ DFS와 BFS의 차이점
| 특징 | DFS | BFS |
|---|---|---|
| 탐색 방식 | 한 경로를 끝까지 탐색 후, 다른 경로로 이동 | 노드의 모든 이웃을 탐색 후, 다음 레벨로 이동 |
| 자료구조 | 스택(또는 재귀) | 큐 |
| 적합한 문제 | 경로 탐색, 사이클 탐지 | 최단 경로 탐색, 레벨 순회 |
| 시간 복잡도 | O(V + E) | O(V + E) |
5️⃣ DFS와 BFS의 활용 사례
- DFS: 미로 문제 해결, 강결합 컴포넌트 찾기, 백트래킹.
- BFS: 최단 경로 탐색, 네트워크 전파 시뮬레이션, 그래프의 레벨 계산.
결론
DFS와 BFS는 그래프 탐색의 기본이 되는 중요한 알고리즘입니다. 각 알고리즘은 탐색 방식과 응용에 따라 선택이 달라지며, 특정 문제에 적합한 방법을 사용해야 합니다.
개인적으로, DFS와 BFS는 단순히 탐색 알고리즘을 넘어 문제 해결의 사고방식을 배우는 도구라고 생각합니다. DFS는 깊이 있는 탐구를, BFS는 폭넓은 시야를 가르쳐준다고 할 수 있습니다.
다양한 그래프 문제에 이 두 알고리즘을 적용하며, 그 가능성과 한계를 이해하고, 이를 기반으로 창의적이고 효율적인 해결책을 설계하는 경험을 쌓아보세요!