[Baekjoon] 1260 DFS와 BFS - JAVA

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.

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

 

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 📝제출 현황

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.LinkedList;
import java.util.StringTokenizer;

public class Main {
    static StringBuilder sb = new StringBuilder();
    static int n;
    static int m;
    static int v;
    static int[][] graph;
    static boolean[] visited;
    static LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        StringTokenizer st;

        st = new StringTokenizer(br.readLine());
        n = Integer.parseInt(st.nextToken());    // 정점의 개수
        m = Integer.parseInt(st.nextToken());    // 간선의 개수
        v = Integer.parseInt(st.nextToken());    // 탐색 시작 정점 번호

        graph = new int[n+1][n+1];
        visited = new boolean[n+1];

        for (int i = 0; i < m; i++) {
            st = new StringTokenizer(br.readLine());
            int x = Integer.parseInt(st.nextToken());
            int y = Integer.parseInt(st.nextToken());
            graph[x][y] = graph[y][x] = 1;
        }

        DFS(v);
        sb.append("\n");
        visited = new boolean[n+1];
        BFS(v);

        System.out.println(sb);
    }

    public static void DFS(int v){
        visited[v] = true;
        sb.append(v).append(" ");

        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            if (graph[v][i] == 1 && !visited[i]) DFS(i);
        }
    }

    public static void BFS(int v){
        queue.add(v);
        visited[v] = true;

        while (!queue.isEmpty()) {
            v = queue.poll();
            sb.append(v).append(" ");

            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                if (graph[v][i] == 1 && !visited[i]) {
                    queue.add(i);
                    visited[i] = true;
                }
            }
        }
    }
}

 

이번 문제는 먼저 DFS와 BFS의 정리가 필요하다.

 

DFS(Depth-First Search)

: 깊이 우선 탐색, 한 정점에서 연결된 정점을 따라가면서 가능한 깊게 내려간 뒤에 더 이상 방문할 정점이 없으면 이전 단계로 되돌아간다(백트래킹).

• 재귀 또는 스택 기반으로 구현한다.
• 한 경로를 끝까지 탐색한다.
• 시간 복잡도 : O(V+E) → V: 정점의 수, E: 간선의 수
• 적용 예시 : 경로 탐색, 순환 탐색, 미로 탐색, 트리 깊이 계산

BFS(Breadth-First Search)

: 너비 우선 탐색, 시작 정점과 가까운 정점부터 탐색하고 같은 거리의 정점들을 모두 방문한 후에 더 먼 거리로 이동한다.

• 큐를 기반으로 구현한다.
• 가까운 경로부터 탐색한다.
• 시간 복잡도 : O(V+E) → V: 정점의 수, E: 간선의 수
• 적용 예시 : 최단 거리 탐색(가중치 없는 경우), 트리의 각 레벨 노드 출력, 네트워크 탐색, 경로 탐색

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이번 문제는 구글링을 통해서 해답을 얻었기 때문에 더 자세하게 기록하고자 한다.

 

변수 선언

static int n; // 노드의 개수
static int m; // 간선의 개수
static int v; // 탐색 시작 노드 번호
static int[][] graph; // 인접 행렬로 표현한 그래프
static boolean[] visited; // 방문 여부를 기록하는 배열
static LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>(); // BFS에서 사용할 큐

 

graph는 2차원 배열을 이용해 인접 행렬로 그래프를 표현하는 것이다. graph[x][y] = 1 이면 노드 x와 y가 연결되었다는 것을 의미한다.

visited는 각 노드가 탐색되었는지 여부를 확인하기 위함이다.

queue는 BFS에서 탐색 순서를 기록하기 위해 사용하기 위해 LinkedList로 큐를 사용하였다.

 

 

입력

BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
StringTokenizer st;

st = new StringTokenizer(br.readLine());
n = Integer.parseInt(st.nextToken());    // 정점의 개수
m = Integer.parseInt(st.nextToken());    // 간선의 개수
v = Integer.parseInt(st.nextToken());    // 탐색 시작 정점 번호

graph = new int[n+1][n+1];
visited = new boolean[n+1];

for (int i = 0; i < m; i++) {
    st = new StringTokenizer(br.readLine());
    int x = Integer.parseInt(st.nextToken());
    int y = Integer.parseInt(st.nextToken());
    graph[x][y] = graph[y][x] = 1;
}

 

입력 부분은 원래 문제를 해결할 때 쓰던 코드들과 거의 동일하다.

BufferedReader와 StringTokenizer로 입력 데이터를 효율적으로 읽어오고,

노드와 간선, 탐색 시작 노드 번호를 입력으로 받는다.

그리고 m개의 간선 그래프의 인접 행렬 graph 객체를 선언해준 뒤,

graph[x][y] = graph[y][x] = 1 로 양방향 그래프임을 표현해준다.

 

인접행렬(Adjacency Matrix) : 그래프를 표현하는 방법 중 하나로, 2차원 배열을 사용해 정점 간의 연결 관계를 나타낸다.

 

DFS 구현

public static void DFS(int v){
    visited[v] = true;
    sb.append(v).append(" ");

    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        if (graph[v][i] == 1 && !visited[i]) DFS(i);
    }
}

 

깊이 우선 탐색은 재귀로 구현하였는데 흐름은 다음과 같다.

• 현재 노드 v를 방문하고 visited[v] = true로 설정하여 방문한 노드를 체크한다.
• graph[v][i] == 1 이면서 아직 방문하지 않은 노드 i에 대해 재귀적으로 DFS(i)를 호출한다.
• for문에서 i=0부터 시작하기 때문에 노드의 번호가 작은 순서대로 탐색한다.

 

 

BFS 구현

public static void BFS(int v){
    queue.add(v);
    visited[v] = true;

    while (!queue.isEmpty()) {
        v = queue.poll();
        sb.append(v).append(" ");

        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            if (graph[v][i] == 1 && !visited[i]) {
                queue.add(i);
                visited[i] = true;
            }
        }
    }
}

 

너비 우선 탐색은 큐를 사용해 구현했고 그 흐름은 아래와 같다.

• 시작 노드 v를 큐에 넣고 방문했음을 visited[v] = true 로 표시해준다.
• 큐에서 노드를 하나씩 꺼내면서 해당 노드와 연결된 방문하지 않은 노드를 큐에 추가한다.
• 방문한 노드를 꺼내 결과에 추가한다.

 

DFS, BFS에 대한 개념은 알고 있었지만 코드로 직접 구현해보려니까 어떻게 접근해야할 지 전혀 감이 잡히지 않았다. 이번 문제 풀이를 하면서 DFS와 BFS 알고리즘을 사용한 문제들을 더 많이 풀어보면서 코드 감을 더 익혀야겠다고 생각했다.

 

제출 현황