time complexity3 DFS(깊이 우선 탐색) 알고리즘: 동작 원리와 Python 코드 구현 깊이 우선 탐색 (DFS)란?Depth-First Search (DFS)는 트리와 그래프 데이터 구조를 탐색하는 기본 알고리즘입니다. 각 경로를 가능한 한 깊게 탐색한 후 백트래킹하는 방식으로 동작하여 경로 찾기, 위상 정렬, 사이클 검출 등에 적합합니다.DFS 알고리즘 설명DFS는 재귀(암시적 호출 스택)나 명시적 스택 자료구조를 사용하여 구현할 수 있습니다. 핵심 아이디어는 다음과 같습니다:루트(또는 임의의 시작 노드)에서 시작합니다.노드를 방문하고 방문 표시합니다.방문하지 않은 인접 노드를 재귀적 또는 반복적으로 방문합니다.알고리즘 단계 (이진 트리 - 재귀)현재 노드를 방문합니다.왼쪽 서브트리를 재귀적으로 탐색합니다.오른쪽 서브트리를 재귀적으로 탐색합니다.알고리즘 단계 (일반 그래프 - 스택 기반.. 2025. 4. 29. BFS(너비 우선 탐색) 알고리즘: 동작 원리와 Python 코드 구현 너비 우선 탐색 (Breadth-First Search)란?Breadth-First Search (BFS)는 현재 깊이 수준에 있는 모든 노드를 탐색한 후 다음 깊이 수준의 노드를 탐색하는 그래프 순회 알고리즘입니다. 가중치가 없는 그래프에서 최단 경로 문제를 해결하거나, 트리 탐색 및 연결 요소 분석 등에 널리 사용됩니다.BFS 알고리즘 설명BFS는 큐(queue) 자료구조를 사용하여 다음에 탐색할 노드를 추적합니다. 핵심 아이디어는 다음과 같습니다:시작 노드를 방문하고 큐에 추가합니다.큐가 비어있지 않은 동안:큐의 앞쪽에서 노드를 꺼냅니다.노드를 처리합니다 (예: 출력, 기록).방문하지 않은 모든 이웃 노드를 큐에 추가합니다.알고리즘 단계 (이진 트리)루트 노드를 시작으로 큐에 추가합니다.큐가 비어있.. 2025. 4. 29. A* 탐색 알고리즘 - Python 예제와 함께 자세한 설명 A* 탐색은 가장 인기 있고 강력한 경로 찾기 및 그래프 탐색 알고리즘 중 하나입니다. 시작 노드에서 목표 노드까지의 최단 경로를 찾을 때 실제 비용과 휴리스틱(추정) 비용을 모두 고려합니다.핵심 개념g(n): 시작 노드에서 현재 노드 $n$까지의 실제 비용h(n): 현재 노드 $n$에서 목표 노드까지의 추정 비용f(n): 총 예상 비용$f(n) = g(n) + h(n)$A* 알고리즘 단계시작 노드를 오픈 집합에 추가합니다.각 노드에 대해 최소 비용(g 값)을 기록하는 맵을 초기화합니다.오픈 집합이 비어있지 않은 동안: $f(n)$ 값이 가장 작은 노드를 선택합니다. 목표 노드에 도달했으면 경로를 재구성하여 반환합니다. 그렇지 않으면, 각 이웃 노드에 대해: 임시 $g$ 값을 계산합니다. 기록된 값보다 .. 2025. 4. 29. 이전 1 다음
