[이것이 코딩 테스트다 with Python] 19강 BFS 알고리즘

https://www.youtube.com/watch?v=CJiF-muKz30&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=19

 

BFS (Breadth-First Search)

• BFS는 너비 우선 탐색이라고도 부르며, 그래프에서 가까운 노드부터 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다

• BFS는 큐 자료구조를 이용하며, 구체적인 동작 과정은 다음과 같다

  1. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 합니다
  2. 큐에서 노드를 꺼낸 뒤에 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리한다
  3. 더 이상 2번의 과정을 수행할 수 없을 때까지 반복한다

• [Step 0] 그래프를 준비한다 (방문 기준: 번호가 낮은 인접 노드부터)

  • 시작 노드: 1

• [Step 1] 시작 노드인 '1'을 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다

• [Step 2] 큐에서 노드 '1'을 꺼내 방문하지 않은 인접 노드 '2', '3', '8'을 큐에 삽입하고 방문 처리한다

• [Step 3] 큐에서 노드 '2'를 꺼내 방문하지 않은 인접 노드 '7'을 큐에 삽입하고 방문 처리한다

• [Step 4] 큐에서 노드 '3'을 꺼내 방문하지 않은 인접 노드 '4', '5'를 큐에 삽입하고 방문 처리한다

• [Step 5] 큐에서 노드 '8'을 꺼내고 방문하지 않은 인접 노드가 없으므로 무시한다

• 이러한 과정을 반복하여 전체 노드의 탐색 순서(큐에 들어간 순서)는 다음과 같다

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BFS 소스코드 예제 (Python)

from collections import deque

# BFS 함수 정의
def bfs(graph, start, visited):
    # 큐(Queue) 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=' ')
        # 해당 원소와 연결된, 아직 방문하지 않은 원소들을 큐에 삽입
        for i in graph[v]:
            if not visited[i]:
                queue.append(i)
                visited[i] = True

# 각 노드가 연결된 정보를 리스트 자료형으로 표현(2차원 리스트)
graph = [
  [],
  [2, 3, 8],
  [1, 7],
  [1, 4, 5],
  [3, 5],
  [3, 4],
  [7],
  [2, 6, 8],
  [1, 7]
]

# 각 노드가 방문된 정보를 리스트 자료형으로 표현(1차원 리스트)
visited = [False] * 9

# 정의된 BFS 함수 호출
bfs(graph, 1, visited)

실행 결과

1 2 3 8 7 4 5 6

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BFS 소스코드 예제 (Java)

import java.util.*;

public class Main {

    public static boolean[] visited = new boolean[9];
    public static ArrayList<ArrayList<Integer>> graph = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();

    // BFS 함수 정의
    public static void bfs(int start) {
        Queue<Integer> q = new LinkedList<>();
        q.offer(start);
        // 현재 노드를 방문 처리
        visited[start] = true;
        // 큐가 빌 때까지 반복
        while(!q.isEmpty()) {
            // 큐에서 하나의 원소를 뽑아 출력
            int x = q.poll();
            System.out.print(x + " ");
            // 해당 원소와 연결된, 아직 방문하지 않은 원소들을 큐에 삽입
            for(int i = 0; i < graph.get(x).size(); i++) {
                int y = graph.get(x).get(i);
                if(!visited[y]) {
                    q.offer(y);
                    visited[y] = true;
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 그래프 초기화
        for (int i = 0; i < 9; i++) {
            graph.add(new ArrayList<Integer>());
        }

        // 노드 1에 연결된 노드 정보 저장 
        graph.get(1).add(2);
        graph.get(1).add(3);
        graph.get(1).add(8);

        // 노드 2에 연결된 노드 정보 저장 
        graph.get(2).add(1);
        graph.get(2).add(7);

        // 노드 3에 연결된 노드 정보 저장 
        graph.get(3).add(1);
        graph.get(3).add(4);
        graph.get(3).add(5);

        // 노드 4에 연결된 노드 정보 저장 
        graph.get(4).add(3);
        graph.get(4).add(5);

        // 노드 5에 연결된 노드 정보 저장 
        graph.get(5).add(3);
        graph.get(5).add(4);

        // 노드 6에 연결된 노드 정보 저장 
        graph.get(6).add(7);

        // 노드 7에 연결된 노드 정보 저장 
        graph.get(7).add(2);
        graph.get(7).add(6);
        graph.get(7).add(8);

        // 노드 8에 연결된 노드 정보 저장 
        graph.get(8).add(1);
        graph.get(8).add(7);

        bfs(1);
    }

}

실행 결과

1 2 3 8 7 4 5 6