DFS

コンピュータに迷路を解かせる場面を想像してみてください。複雑に曲がりくねった通路を進むとき、どのように出口を探し出すのが良い方法でしょうか？このような問題を解くために、深さ優先探索と呼ばれる手法が役立ちます。この手法は、まるで糸を手繰り寄せるように、可能な限り深く迷路の奥へと進んでいく方法です。 具体的には、まず出発点からスタートし、行き止まりにぶつかるまで、ひたすら一つの道を進みます。行き止まりに到達したら、一つ前の分岐点まで戻り、まだ進んでいない別の道を選びます。そして、再び行き止まりにぶつかるまで進み、これを繰り返します。まるで冒険家が未知の洞窟を探検するように、あらゆる道をくまなく探索していくイメージです。 この探索方法の利点は、比較的単純な手順で実装できることです。複雑な計算や高度な判断は必要なく、ひたすら「前に進む」「行き止まりなら戻る」「別の道を選ぶ」という動作を繰り返すだけで、最終的には迷路の出口にたどり着くことができます。ただし、非常に深く入り組んだ迷路の場合、探索に時間がかかる可能性があります。また、最短経路で見つからない場合もあります。 この記事では、深さ優先探索の基本的な考え方と、それを迷路解決にどのように応用するかを具体例を交えて解説します。迷路を二次元配列として表現し、各地点を「通路」「壁」「現在地」「通過済み」といった状態に分け、プログラムでどのように処理していくかを順を追って説明します。深さ優先探索の仕組みを理解することで、複雑な問題解決へのアプローチ方法を学ぶことができます。ぜひ最後までお読みください。