알고리즘은 컴퓨터 과학의 핵심 개념 중 하나로, 문제를 해결하기 위한 절차적인 방법을 의미한다. 이 중에서도 DFS(깊이 우선 탐색)와 BFS(너비 우선 탐색)는 그 중요성과 유용성으로 널리 사용되는 탐색 알고리즘이다. 이 두 가지 알고리즘은 트리나 그래프와 같은 자료구조에서 매우 중요하게 사용되며, 여러분의 알고리즘 공부를 위한 핵심 개념 중 하나로 꼽힌다.
1. 깊이 우선 탐색(DFS)
깊이 우선 탐색은 그래프에서 한 노드를 시작으로 연결된 모든 노드를 탐색한 후, 다음 노드로 넘어가기 전까지 깊이를 최대한 탐색하는 방식이다. 이러한 특성으로 인해 재귀적인 방법이 주로 사용되며, 스택 자료구조를 이용해서도 구현할 수 있습니다. DFS는 미로 찾기와 같이 경로를 탐색하는 문제나 그래프의 연결성을 확인하는 데 자주 활용된다.
2. 너비 우선 탐색(BFS)
너비 우선 탐색은 그래프에서 한 노드를 시작으로 인접한 노드를 모두 탐색한 후, 인접한 노드들을 모두 방문한 뒤에 그들의 인접한 노드들을 탐색하는 방식이다. 이러한 특성으로 인해 큐 자료구조를 주로 사용합니다. BFS는 최단 경로 문제나 그래프의 지름을 구하는 문제 등에 사용되며, 최단 거리를 보장해야 하는 문제에 적합하다.
DFS와 BFS는 각자의 특성과 장단점을 가지고 있으며, 어떤 문제에는 DFS가 적합하고 어떤 문제에는 BFS가 적합한 경우도 있습니다. 따라서 알고리즘을 선택할 때, 주어진 문제의 특성과 요구사항을 고려하여 적절한 방법을 선택하는 것이 중요하다.
이 블로그 글에서는 DFS와 BFS의 개념과 간단한 예시를 통해 이해를 돕는다면, 구체적인 구현 방법과 시간 복잡도 등에 대해서도 자세히 다루어보겠다!
알고리즘은 컴퓨터 과학의 핵심 개념 중 하나로, 문제를 해결하기 위한 절차적인 방법을 의미한다. 이 중에서도 DFS(깊이 우선 탐색)와 BFS(너비 우선 탐색)는 그 중요성과 유용성으로 널리 사용되는 탐색 알고리즘이다. 이 두 가지 알고리즘은 트리나 그래프와 같은 자료구조에서 매우 중요하게 사용되며, 여러분의 알고리즘 공부를 위한 핵심 개념 중 하나로 꼽힌다.
1. 깊이 우선 탐색(DFS)
깊이 우선 탐색은 그래프에서 한 노드를 시작으로 연결된 모든 노드를 탐색한 후, 다음 노드로 넘어가기 전까지 깊이를 최대한 탐색하는 방식이다. 이러한 특성으로 인해 재귀적인 방법이 주로 사용되며, 스택 자료구조를 이용해서도 구현할 수 있습니다. DFS는 미로 찾기와 같이 경로를 탐색하는 문제나 그래프의 연결성을 확인하는 데 자주 활용된다.
2. 너비 우선 탐색(BFS)
너비 우선 탐색은 그래프에서 한 노드를 시작으로 인접한 노드를 모두 탐색한 후, 인접한 노드들을 모두 방문한 뒤에 그들의 인접한 노드들을 탐색하는 방식이다. 이러한 특성으로 인해 큐 자료구조를 주로 사용합니다. BFS는 최단 경로 문제나 그래프의 지름을 구하는 문제 등에 사용되며, 최단 거리를 보장해야 하는 문제에 적합하다.
DFS와 BFS는 각자의 특성과 장단점을 가지고 있으며, 어떤 문제에는 DFS가 적합하고 어떤 문제에는 BFS가 적합한 경우도 있습니다. 따라서 알고리즘을 선택할 때, 주어진 문제의 특성과 요구사항을 고려하여 적절한 방법을 선택하는 것이 중요하다.
이 블로그 글에서는 DFS와 BFS의 개념과 간단한 예시를 통해 이해를 돕는다면, 구체적인 구현 방법과 시간 복잡도 등에 대해서도 자세히 다루어보겠다!
