DFS/BFSの本質：深さと幅を支配するデータ構造の選択

Fri, 09 Jan 2026 06:30:00 +0900

DFS, BFSがわかりづらかったので、いくつかの記事を見て個人的に感じた疑問や「こういうコード例が欲しい」という要望を踏まえて生成AIに生成してもらった。

生成された内容を検証し、コードを実際に動かして確認したところ、自分の理解が深まる良い記事になったので、このまま公開することにした。

はじめに

LeetCodeでMedium問題を解いていると、必ず遭遇するのがDFS（深さ優先探索）とBFS（幅優先探索）だ。

「Dは深さ、Bは幅」というのは知っている。でも、なぜスタックとキューを使い分けるのか？その本質を理解している人は意外と少ない。

今回は、入れ子リストの例を使って、DFS/BFSの動作原理とデータ構造の関係を視覚的に解説する。

以下のような入れ子構造のリストがあるとする。

data = [1, [4, 5, [6, 7, 8], 2], 3]

これをフラットな配列にしたい。このとき、「どの順番で要素を取り出すか」がDFS/BFSの違いだ。

入れ子リストは、実はツリー構造として表現できる。

この木をどう巡回するかで、DFSとBFSが決まる。

「見つけた枝があれば、まずそこを最後まで探索する」

訪問順序：

1 → [中に入る] → 4 → 5 → [さらに中] → 6 → 7 → 8 
→ [戻る] → 2 → [戻る] → 3

結果：[1, 4, 5, 6, 7, 8, 2, 3]