인공지능_인공지능의 탐색방법에서 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색방법의 특징과 장단점을 비교하여 설명하고 경험적 탐색방법 중 1가지 알고리즘을 선택하여 특징과 적용사례를 설명하시오.

목차

1. 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색
1) 깊이 우선 탐색
2) 너비 우선 탐색

2. 경험적 탐색방법

3. 참고문헌

본문내용

깊이 우선 탐색은 그래프의 한 쪽부터 깊이 있게 탐색하는 것을 말한다. 첫째, 처음 시작 노드에서 인접을 한 하나를 선택한다.
둘째, 해당 노드를 기준으로 하여 인접한 노드가 없을 때까지 탐색을 한다.
마지막으로, 알고리즘 특성 상 노드의 인접한 노드 중에 방문을 하지 않은 노드를 탐색하고, 스택과 재귀함수를 사용하면 간단하게 푸는 것이 가능하다.
스택은 FILO(First In Last Out)의 특성을 가지고 있는 자료 구조로 스택에 저장이 되는 순서, 스택에서 빠져나오는 순서가 반대다. 모든 노드를 탐색할 수 있고, 최단거리가 아닌 경우에 사용이 된다. 노드를 만날 때마다 한쪽 방향을 선택해서 계속 탐색한다. 마지막에 도달을 하면, 이전 노드로 가서 방문을 하지 않은 다음 노드가 있는지 확인을 한다. 있다고 하면, 마찬가지고 계속 탐색을 하고, 없을 경우에는 상위 노드로 가서 반복한다.

참고 자료

최소최대 알고리즘/해시넷
DFS(깊이 우선 탐색), BFS(너비 우선 탐색) [출처] DFS(깊이 우선 탐색), BFS(너비 우선 탐색)|작성자 심날두