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1.9 KiB
Python
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Python
# DFS와 BFS
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import sys
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from collections import deque
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input = sys.stdin.readline
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def dfs(n, g, v):
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result = []
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visited = [0]*(n+1)
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stack = [v]
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while stack:
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w = stack.pop()
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if visited[w]:
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continue
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result.append(w)
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visited[w] = 1
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for i in range(len(g[w])-1, -1, -1):
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stack.append(g[w][i])
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return result
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def bfs(n, g, v):
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result = []
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visited = [0]*(n+1)
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q = deque([v])
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visited[v] = 1
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while q:
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w = q.popleft()
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result.append(w)
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for k in g[w]:
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if not visited[k]:
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q.append(k)
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visited[k] = 1
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return result
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def solution():
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n, m, v = map(int, input().rstrip().split())
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g = [[] for _ in range(n+1)]
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for _ in range(m):
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v1, v2 = map(int, input().rstrip().split())
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g[v1].append(v2)
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g[v2].append(v1)
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for i in range(1, n+1):
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g[i].sort()
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print(*dfs(n, g, v))
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print(*bfs(n, g, v))
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return
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solution()
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"""
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걸린 시간: 34분
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시간 복잡도: 간선 수에 따라 for문을 돌아보는 차이가 난다. 또한 어디 노드에 연결이 얼마나 되어 있느냐에 따라 sort의 차이도 난다.
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해설: dfs는 시작 노드를 stack에 넣고 pop해가면서 인접 노드를 넣는 방식으로 구현이 가능하다.
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이때, visited를 pop하고 찍음으로써 이전에 인접한 노드로 나왔더라도 한 번 더 나왔을 때 다시 넣을 수 있게 한다.
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이는 깊이 탐색을 위해 뒤에서 나올수록 우선순위가 높아짐을 의미한다.
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bfs는 시작 노드를 queue에 넣고 popleft 해가면서 인접 노드를 넣는 방식으로 구현이 가능하다.
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이때, visited를 queue에 append 하면서 찍음으로써 이후에 인접한 노드로 또 나왔을 경우 다시 못 들어가게 한다.
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이는 너비 탐색을 위해 먼저 나왔을수록 우선순위가 높음을 의미한다.
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""" |