SWEA 알고리즘 - Queue 및 BFS

SWEA 알고리즘 - Queue 및 BFS

SW Expert Academy 파이썬 SW문제해결 기본 과정의 Queue 관련 알고리즘 학습

Queue 알고리즘 기초

1. Queue 자료 구조의 개념

• FIFO (First In, First Out) 원리
• Queue의 기본 연산 (enqueue, dequeue, peek)
• Python에서 Queue 구현 방법
• Queue의 활용 사례

2. Queue의 활용

• BFS (너비 우선 탐색)
• 레벨별 탐색
• 최단 경로 찾기
• 프로세스 스케줄링

3. BFS (너비 우선 탐색)

• 그래프 탐색 알고리즘
• 레벨별로 탐색하는 특성
• 최단 경로 보장
• 큐를 이용한 구현

4. BFS vs DFS 비교

• BFS: 최단 경로, 레벨별 탐색
• DFS: 깊이 우선, 스택/재귀 활용
• 시간 복잡도: O(V + E)
• 공간 복잡도: O(V)

관련 문제

Queue 문제들

• 회전 - 큐의 기본 연산
• 미로의거리 - BFS를 이용한 최단 거리
• 피자굽기 - 큐의 실무 활용
• 노드의거리 - BFS 그래프 탐색

학습 포인트

BFS 알고리즘 핵심

1. 레벨별 탐색: 같은 거리의 노드들을 먼저 탐색
2. 최단 경로: 가중치가 없는 그래프에서 최단 경로 보장
3. 큐 활용: FIFO 특성을 이용한 탐색 순서 관리

구현 패턴

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    queue = deque([start])
    visited = set([start])
    
    while queue:
        node = queue.popleft()
        # 노드 처리
        
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)

성능 최적화

• 방문 체크: 중복 방문 방지
• 큐 크기 관리: 메모리 사용량 최적화
• 조기 종료: 목표 도달 시 탐색 중단

실무 적용

• 네트워크 탐색: 최단 경로 찾기
• 게임 AI: 레벨별 탐색
• 소셜 네트워크: 친구 추천 시스템
• 웹 크롤링: 레벨별 페이지 탐색

Queue와 BFS를 통해 체계적인 그래프 탐색 능력을 기를 수 있습니다.