태야

<내 코드>

- DFS

import sys
sys.setrecursionlimit(10000)


def dfs(x, y, type):

    done.append((x, y))

    # 4방향 확인
    for i in range(4):
        nx = x + dx[i]
        ny = y + dy[i]

        if(0 <= nx < N) and (0 <= ny < N) and ((nx, ny) not in done):
            # 정상인
            if type == 0 and colors[nx][ny] == colors[x][y]:
                dfs(nx, ny, 0)
            # 적록색맹
            elif type == 1 and colors[nx][ny] == colors[x][y]:
                dfs(nx, ny, 1)


N = int(input())
colors = [list(input()) for _ in range(N)]

dx = [1, -1, 0, 0]
dy = [0, 0, 1, -1]

# 정상인인 경우
done = []
cnt_1 = 0

for i in range(N):
    for j in range(N):
        if (i, j) not in done:
            dfs(i, j, 0)
            cnt_1 += 1


# 적록색맹인 경우
for i in range(N):
    for j in range(N):
        if colors[i][j] == 'G':
            colors[i][j] = 'R'

done = []
cnt_2 = 0
for i in range(N):
    for j in range(N):
        if (i, j) not in done:
            dfs(i, j, 1)
            cnt_2 += 1

print(cnt_1, cnt_2)

DFS로 풀 때 런타임 에러 방지하기 위해 sys.setrecursionlimit(10000) 설정해준다. 그리고 type 값에 따라 정상인과 색약의 상태를 구분해 탐색한다. 시간을 조금 더 줄여보는 방법을 생각해봐야겠다.

- BFS

from collections import deque


def bfs(x, y):
    queue.append((x, y))
    done.append((x, y))
    
    while queue:
        curr = queue.popleft()

        for i in range(4):
            nx = curr[0] + dx[i]
            ny = curr[1] + dy[i]

            if (0 <= nx < N) and (0 <= ny < N) and ((nx, ny) not in done):
                if colors[nx][ny] == colors[curr[0]][curr[1]]:
                    queue.append((nx, ny))
                    done.append((nx, ny))


N = int(input())
colors = [list(input()) for _ in range(N)]

dx = [1, -1, 0, 0]
dy = [0, 0, 1, -1]

# 정상인인 경우
queue = deque()
done = []
cnt_1 = 0

for i in range(N):
    for j in range(N):
        if (i, j) not in done:
            bfs(i, j)
            cnt_1 += 1


# 적록색맹인 경우
for i in range(N):
    for j in range(N):
        if colors[i][j] == 'G':
            colors[i][j] = 'R'

queue = deque()
done = []
cnt_2 = 0
for i in range(N):
    for j in range(N):
        if (i, j) not in done:
            bfs(i, j)
            cnt_2 += 1

print(cnt_1, cnt_2)

<내 코드>

def dfs(v):
    done.append(v)  # 방문한 노드 추가
    # print(done)
    # 해당 행(노드) 탐색(1행 ~ n행)
    for i in range(1, n+1):
        if (i not in done) and (matrix[v][i] == 1):
            dfs(i)

    return done


def bfs(start):
    queue = [start]
    done = [start]

    while queue:
        v = queue.pop(0)
        for i in range(1, n+1):
            if (i not in done) and (matrix[v][i] == 1):
                queue.append(i)
                done.append(i)

    return done


n, m, v = map(int, input().split())
done = []
matrix = [[0]*(n + 1) for _ in range(n + 1)]

for _ in range(m):
    x, y = map(int, input().split())
    matrix[x][y] = 1
    matrix[y][x] = 1

print(*dfs(v))
print(*bfs(v))

그래프를 표현하기 위해 여기서는 '인접 행렬' 방식으로 구현했다. DFS(깊이 우선 탐색)은 주로 스택과 재귀를 통해 구현하고 BFS(너비 우선 탐색)은 큐로 구현을 많이 한다.