BJ_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.

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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나의 풀이

문제 풀이시 실수했던 부분 2가지에 대해 기술해보고자 한다.

1) 이차원 배열 선언

- 문제 : 이차원 배열 초기화 방법을 아래의 방법을 사용하였더니, 리스트 주소가 복사가 되어서인지 값들이 모두 동일하게 나오는 현상 발생..  

graph = [[]]*(N+1)

'''
출력
graph [
    [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4], 
    [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4], 
    [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4], 
    [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4], 
    [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4]
]
'''

- 해결 : list comprehension을 사용하여, 이차원배열을 선언하주는 코드로 변경하였다.

graph = [[] for s in range(N+1)]

 

2) 간선이 연결하는 두 정점의 번호 입력값 저장방법

- 문제 : "입력으로 주어지는 간선은 양방향이다."라고 씌여있는 것처럼, 양쪽 노드에 모두 값을 저장해주어야 했으나, 아래와 같이 단방향으로 값을 입력해주었음.

for _ in range(M): 
	f , t = map(int, input().split())
	graph[f].append(t)
	graph[f].sort()

- 해결 : 반대쪽 노드에도 값을 정해주고 정렬해주는 코드를 추가하였다.

for _ in range(M): 
	f , t = map(int, input().split())
	graph[f].append(t)
	graph[t].append(f)
	graph[f].sort()
	graph[t].sort()

 

나의 정답 코드

# 09:25 - 10:37:
N, M, V = map(int,input().split())
graph = [[] for s in range(N+1)]
for _ in range(M): 
	f , t = map(int, input().split())
	graph[f].append(t)
	graph[t].append(f)
	graph[f].sort()
	graph[t].sort()

visited = [False] * (N+1)
def dfs(graph, v, visited):
	visited[v] = True
	print(v, end=' ')
	for j in graph[v]:
		if not visited[j]:
			dfs(graph, j, visited)

from collections import deque
visited_ = [False] * (N+1)
def bfs(graph, start, visited_):
	q = deque([start])
	visited_[start] = True
	while q:
		start = q.popleft()
		print(start, end=' ')
		for k in graph[start]:
			if not visited_[k]:
				q.append(k)
				visited_[k] = True
				
dfs(graph, V, visited)
print()
bfs(graph, V, visited_)