인프런 커뮤니티 질문&답변
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깁ㅗㄴ알고리즘
해결된 질문
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안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분!
여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다.
1. chatGPT를 이용해보기
단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다!
2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요!
강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다!
자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다!
ex) 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의에서 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해했습니다. 그러면 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요?
어느 파트
섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의
자신은 어떻게 이해했는지
DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해
어떤 부분이 궁금한지
DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요?
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
아요님께서 질문해주신 내용을 잘 확인했습니다. DFS와 BFS 알고리즘은 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 기본적인 방법으로 널리 알려져 있습니다. 두 알고리즘 모두 시간 복잡도가 O(V + E)로 동일하다는 점에서 많은 분들이 혼동하실 수 있습니다. 그러나 이 둘 사이의 효율성을 판단할 때 몇 가지 요소를 고려할 수 있습니다:
DFS(Depth First Search):
- 깊이 우선 탐색으로, 스택을 사용하거나 재귀적으로 구현할 수 있습니다.
- 특정 조건 아래(예: 경로가 최단 거리일 필요가 없고, 깊은 탐색이 유리할 때) 효율적입니다.
- 메모리 사용 측면에서 고려해야 할 부분이 있으며, 특히 깊은 재귀 호출에서 스택 오버플로우 가능성이 있습니다.
- 깊이 우선 탐색으로, 스택을 사용하거나 재귀적으로 구현할 수 있습니다.
BFS(Breadth First Search):
- 너비 우선 탐색으로, 큐를 사용하는 것이 일반적입니다.
- 최단 경로가 필요한 경우(특히 무가중치 그래프에서) 선호됩니다.
- 메모리 사용량이 높은 큰 그래프에서는 큐의 크기가 커질 수 있습니다.
- 너비 우선 탐색으로, 큐를 사용하는 것이 일반적입니다.
이러한 이유로, 알고리즘을 선택할 때 문제의 성질(예: 그래프의 크기와 형태, 특정 요구 사항 등)에 따라 결정하는 것이 중요합니다.
추가적으로, 지식 공유자님의 답변에서 DFS와 BFS에 대한 심도 있는 비교와 사용 사례를 참고할 수 있습니다. 만약 기존에 공부하신 내용이나 접근 방법에 의심이 드신다면, 강의의 해당 섹션을 재참조하거나 추가 자료를 찾아보시는 것도 좋은 방법입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.