깊이 우선 탐색 (DFS)
BFS 코드 참고
HashMap<String, ArrayList<String>> graph = new HashMap<String, ArrayList<String>>();
graph.put("A", new ArrayList<String>(Arrays.asList("B", "C")));
graph.put("B", new ArrayList<String>(Arrays.asList("A", "D")));
graph.put("C", new ArrayList<String>(Arrays.asList("A", "G", "H", "I")));
graph.put("D", new ArrayList<String>(Arrays.asList("B", "E", "F")));
graph.put("E", new ArrayList<String>(Arrays.asList("D")));
graph.put("F", new ArrayList<String>(Arrays.asList("D")));
graph.put("G", new ArrayList<String>(Arrays.asList("C")));
graph.put("H", new ArrayList<String>(Arrays.asList("C")));
graph.put("I", new ArrayList<String>(Arrays.asList("C", "J")));
graph.put("J", new ArrayList<String>(Arrays.asList("I")));
DFS 알고리즘 구현
스택과 큐를 활용함
간단히 ArrayList 클래스 활용
import java.util.*;
ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
list.add("A");
list.add("B");
String node = list.remove(list.size() - 1);
System.out.println(list); // [A]
System.out.println(node); // B
public class DFSSearch {
public ArrayList<String> dfsFunc(HashMap<String, ArrayList<String>> graph, String startNode) {
ArrayList<String> visited = new ArrayList<String>();
ArrayList<String> needVisit = new ArrayList<String>();
needVisit.add(startNode);
while (needVisit.size() > 0) {
String node = needVisit.remove(needVisit.size() - 1); // BFS와 이 부분만 다름 (큐 -> 스택)
if (!visited.contains(node)) {
visited.add(node);
needVisit.addAll(graph.get(node));
}
}
return visited;
}
}
DFSSearch dObject = new DFSSearch();
dObject.dfsFunc(graph, "A"); // [A, C, I, J, H, G, B, D, F, E]
시간 복잡도
노드 수 : V
간선 수 : E
시간 복잡도 : (O(V + E))
feat.한 번에 끝내는 코딩테스트369 Java편 - 패스트캠퍼스