인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

DFS(깊이 우선 탐색)를 사용하여 문제를 풀어야 하는 이유는, 합이 같은 부분 집합 문제에서는 모든 부분 집합을 고려하여 탐색해야 하기 때문입니다. 이 문제는 주어진 집합의 모든 부분 집합 중에서 그 합이 특정 값과 같은 경우를 찾아야 하는데, 이를 위해서는 부분 집합을 체계적으로 생성하면서 탐색해야 합니다. DFS를 사용하면 현재 원소를 포함하는 경우와 포함하지 않는 경우로 나누어 모든 부분 집합을 생성하면서 합을 계산해볼 수 있습니다. 이 과정에서 합이 같은 부분 집합을 효율적으로 찾아낼 수 있습니다.

반면에 BFS(너비 우선 탐색)는 각 노드에서 가능한 모든 자식 노드를 동시에 탐색하는 방식으로, 이 문제에 적용했을 때 메모리 사용량이 많아지고, 모든 부분 집합을 생성하는데 있어서 BFS보다는 DFS가 더 적합합니다. 특히 합이 같은 부분 집합을 찾는 문제는 결정해야 하는 선택지(현재 원소를 포함할지 여부)가 많아질수록 탐색해야 하는 경우의 수가 기하급수적으로 늘어나게 됩니다. DFS는 이런 경우 선택지 하나하나에 대해 깊게 파고들면서 해답을 도출해낼 수 있는 반면, BFS는 모든 가능성을 넓게 탐색하기 때문에 이런 종류의 문제에서는 더 불리할 수 있습니다.

따라서, 합이 같은 부분 집합 문제에서 DFS를 사용하면 효율적으로 모든 경우의 수를 탐색하면서 해결 방법을 찾을 수 있게 됩니다. 실행 중인 런타임 오류는 BFS를 활용한 접근 방식에서 발생하는 것일 수 있으며, DFS로 문제를 접근하면서 오류를 해결해 볼 수 있을 것입니다.