BOJ
그리디 1260 DFS와 BFS
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.
예제 입력
"""
case 1:
입력
4 5 1
1 2
1 3
1 4
2 4
3 4
출력
1 2 4 3
1 2 3 4
case 2:
입력
5 5 3
5 4
5 2
1 2
3 4
3 1
출력
3 1 2 5 4
3 1 4 2 5
"""
풀이
DFS와 BFS를 사용하면 간단히 풀 수 있는 문제이다. 하지만, 입력값으로부터 인접리스트 그래프를 만들 때 들어가는 인자값을 sorting을 해주어야 정확한 순서로 그래프를 탐색한다.
solution
- bfs와 dfs 함수를 정의한다.
- 인접리스트 graph를 초기화한다.
- 입력값을 저장하고 해당 리스트를 정렬한다.
- bfs와 dfs 함수를 호출해 정답을 도출한다.
새로 배운점
- 리스트에 *을 붙여서 print하면 c언어 처럼 출력된다.
- graph 인접리스트를 만들 때 heapq로 생성하면 리스트 후 정렬 하는 것보다 성능이 아주 조금 더 좋다.
코드
from collections import deque
def dfs(v):
visited_dfs[v] = True
order_dfs.append(v)
for i in graph[v]:
if not visited_dfs[i]:
dfs(i)
def bfs(v):
visited_bfs[v] = True
order_bfs.append(v)
queue = deque([v])
while queue:
x = queue.popleft()
for i in graph[x]:
if not visited_bfs[i]:
visited_bfs[i] = True
order_bfs.append(i)
queue.append(i)
if __name__ == "__main__":
n, m, start = map(int, input().split())
graph = []
for _ in range(n+1):
graph.append([])
for _ in range(m):
x, y = map(int, input().split())
graph[x].append(y)
graph[x].sort()
graph[y].append(x)
graph[y].sort()
visited_dfs = [False] * (n+1)
order_dfs = []
visited_bfs = [False] * (n+1)
order_bfs = []
dfs(start)
print(*order_dfs)
bfs(start)
print(*order_bfs)
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