[Silver II] Title: 알고리즘 수업 - 깊이 우선 탐색 2, Time: 596 ms, Memory: 352928 KB -BaekjoonHub

Author: evan7484

백준/Silver/24480. 알고리즘 수업 － 깊이 우선 탐색 2/README.md

@@ -0,0 +1,40 @@
+# [Silver II] 알고리즘 수업 - 깊이 우선 탐색 2 - 24480 
+
+[문제 링크](https://www.acmicpc.net/problem/24480) 
+
+### 성능 요약
+
+메모리: 352928 KB, 시간: 596 ms
+
+### 분류
+
+깊이 우선 탐색, 그래프 이론, 그래프 탐색, 정렬
+
+### 제출 일자
+
+2025년 3월 20일 22:34:02
+
+### 문제 설명
+
+<p>오늘도 서준이는 깊이 우선 탐색(DFS) 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자.</p>
+
+<p><em>N</em>개의 정점과 <em>M</em>개의 간선으로 구성된 무방향 그래프(undirected graph)가 주어진다. 정점 번호는 1번부터 <em>N</em>번이고 모든 간선의 가중치는 1이다. 정점 <i>R</i>에서 시작하여 깊이 우선 탐색으로 노드를 방문할 경우 노드의 방문 순서를 출력하자.</p>
+
+<p>깊이 우선 탐색 의사 코드는 다음과 같다. 인접 정점은 <b>내림차순</b>으로 방문한다.</p>
+
+<pre>dfs(V, E, R) {  # V : 정점 집합, E : 간선 집합, R : 시작 정점
+    visited[R] <- YES;  # 시작 정점 R을 방문 했다고 표시한다.
+    for each x ∈ E(R)  # E(R) : 정점 R의 인접 정점 집합.(정점 번호를 <strong>내림차순</strong>으로 방문한다)
+        if (visited[x] = NO) then dfs(V, E, x);
+}</pre>
+
+### 입력 
+
+ <p>첫째 줄에 정점의 수 <em>N</em> (5 ≤ <em>N</em> ≤ 100,000), 간선의 수 <em>M</em> (1 ≤ <em>M</em> ≤ 200,000), 시작 정점 <em>R</em> (1 ≤ <em>R</em> ≤ <em>N</em>)이 주어진다.</p>
+
+<p>다음 <em>M</em>개 줄에 간선 정보 <code><em>u</em> <em>v</em></code>가 주어지며 정점 <em>u</em>와 정점 <em>v</em>의 가중치 1인 양방향 간선을 나타낸다. (1 ≤ <em>u</em> < <em>v</em> ≤ <em>N</em>, <em>u</em> ≠ <em>v</em>) 모든 간선의 (<em>u</em>, <em>v</em>) 쌍의 값은 서로 다르다.</p>
+
+### 출력 
+
+ <p>첫째 줄부터 <em>N</em>개의 줄에 정수를 한 개씩 출력한다. <em>i</em>번째 줄에는 정점 <em>i</em>의 방문 순서를 출력한다. 시작 정점의 방문 순서는 1이다. 시작 정점에서 방문할 수 없는 경우 0을 출력한다.</p>
+

백준/Silver/24480. 알고리즘 수업 － 깊이 우선 탐색 2/알고리즘 수업 － 깊이 우선 탐색 2.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+import sys
+sys.setrecursionlimit(10 ** 5)
+
+def dfs(start_node):
+    global cnt
+    visited[start_node] = cnt
+    graph[start_node].sort(reverse = True)
+    for i in graph[start_node]:
+      if visited[i] == 0:
+        cnt += 1
+        dfs(i)
+
+n,m,r = map(int,input().split())
+
+graph = [[] for _ in range(n+1)]
+visited = [0]*(n+1)
+cnt = 1
+for i in range(m):
+  a,b = map(int,input().split())
+
+  graph[a].append(b)
+  graph[b].append(a)
+
+dfs(r)
+for i in range(1, n+1):
+  print(visited[i])