[Python][SWEA] 1249. [S/W 문제해결 응용] 4일차 - 보급로 D4

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🗝️ DFS / BFS 와 STACK / QUEUE

1. DFS

- 스택,재귀 함수를 이용해서 구현 (일반적으로 재귀함수 사용)

- 노드를 인접 노드가 없을때까지 스택에 넣음

- 방문 처리가 완료되면 스택에서 최상단 노드를 꺼냄 

 

1. BFS

- 그래프에 가까운 노드부터 우선 탐색

- 큐(Queue) 자료구조 사용 

 

🗒️파이썬 코드 풀이

from collections import deque

T = int(input())
for tc in range(1,T+1):
    N = int(input())
    lst = []
    lst = [list(map(int,input())) for _ in range(N)] # 2차원 배열 리스트 입력
    time = [[0] * N for _ in range(N)]
    visit = [[0] * N for _ in range(N)]

    def bfs() :
        q = deque()
        q.append((0,0))    
        di,dj = [0,-1,0,1], [1,0,-1,0]
        while q : 
            i,j = q.popleft()
            for k in range(4):
                ni = i +di[k]
                nj = j +dj[k]       
                
                if 0<=ni<N and 0<=nj<N :
                    if visit[ni][nj] == 0 :
                        visit[ni][nj] = 1 
                        time[ni][nj] = time[i][j] + lst[ni][nj]
                        q.append((ni,nj))
                    elif time[ni][nj] > time[i][j] + lst[ni][nj] :
                         time[ni][nj] = time[i][j] + lst[ni][nj]
                         q.append((ni,nj))
    bfs()
    ans = time[-1][-1]
    print(f"#{tc} {ans}")

 

1. BFS 사용

2. 입력 / 방문체크 / 시간체크 배열 생성

3. dequeue 자료구조 생성 (초기값에는 (0,0)을 넣어줌)

4. di,dj 위치이동 생성

5. 배열 범위 내, 다음 노드에 방문을 안했을 경우 방문체크 및 시간 업데이트

6. 방문했을 경우. 새로운 시간이 현재 노드의 시간보다 작을 경우 시간 업데이트

 

💡새로운 개념

BFS 문제는 Queue로 풀어줘야 된다.

이 문제를 Stack으로 풀어봤는데, 시간이 너무 오래 걸렸다.

Stack 자료구조에서 맨 앞에 값을 pop 시키려면, 뒤에 모든 값들을 하나하나 땡겨야한다.

이렇기때문에 Stack을 하면 시간이 오래걸릴 수 밖에 없다.

 

2차원 배열 문제는 방문체크만 잘해줘도 반은 먹고 들어가는 것 같다.

그리고 그래프 이동을 할 때는 꼭 di,dj를 정의해서 해주자 ! 

 

📌다른 코드 분석

from collections import deque

T = int(input())
for tc in range(1,T+1) :
    N = int(input())
    # 자료 구조 
    lst = [list((map(int,input()))) for _ in range(N)]
    time = [[9999] * N for _ in range(N)]
    time[0][0] = 0

    di = [0,-1,0,1]
    dj = [1,0,-1,0]

    q = deque()
    q.append((0,0))

    while q : 
        i,j = q.popleft()
        for k in range(4) :  # 4개 방향            
            ni = i + di[k]
            nj = j + dj[k]

            if 0<=ni<N and 0<=nj<N : 
                if time[ni][nj] > time[i][j] + lst[ni][nj] :
                    time[ni][nj] = time[i][j] + lst[ni][nj]
                    q.append((ni,nj))
    ans = time[N-1][N-1]
    print(f"#{tc} {ans}")

 

기존 코드랑 흐름은 거의 비슷 하지만, 이 코드가 더 간결하고 개선된 코드이다.

시간을 9999로 주어, 이걸로 간접 방문체크를 한다.

대부분 시간누적은 9999 보다는 작을것이기 때문에,  방문을 안했으면 시간을 업데이트 해주는 방식이다.

 

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📚문제

2차 세계 대전에서 연합군과 독일군의 전투가 점점 치열해지고 있다.

전투가 진행중인 지역은 대규모 폭격과 시가전 등으로 인해 도로 곳곳이 파손된 상태이다.

그림 1(a)에서와 같이 도로들은 전투로 인해 트럭이나 탱크와 같은 차량들이 지날 갈 수 없다.

전투에서 승리하기 위해서는 기갑사단과 보급부대가 신속하게 이동하기 위한 도로가 있어야 한다.

공병대는 출발지(S) 에서 도착지(G)까지 가기 위한 도로 복구 작업을 빠른 시간 내에 수행하려고 한다.

도로가 파여진 깊이에 비례해서 복구 시간은 증가한다.

출발지에서 도착지까지 가는 경로 중에 복구 시간이 가장 짧은 경로에 대한 총 복구 시간을 구하시오.

깊이가 1이라면 복구에 드는 시간이 1이라고 가정한다.
 

                                             그림 1 (a) 파손된 도로                                                             (b) 지도 형태와 이동 방향

지도 정보는 그림1(b)와 같이 2차원 배열 형태로 표시된다.

출발지는 좌상단의 칸(S)이고 도착지는 우하단의 칸(G)가 된다.

이동 경로는 상하좌우 방향으로 진행할 수 있으며, 한 칸씩 움직일 수 있다.

지도 정보에는 각 칸마다 파여진 도로의 깊이가 주어진다. 현재 위치한 칸의 도로를 복구해야만 다른 곳으로 이동할 수 있다.
 

그림 2 지도 정보

이동하는 시간에 비해 복구하는데 필요한 시간은 매우 크다고 가정한다.

따라서, 출발지에서 도착지까지 거리에 대해서는 고려할 필요가 없다.

지도 정보는 그림2에서 보듯이 2차원 배열의 형태이다.

출발지(S)와 도착지(G)는 좌상단과 우하단이 되고 입력 데이터에서는 0으로 표시된다.

출발지와 도착지를 제외한 곳이 0인 것은 복구 작업이 불필요한 곳이다.

다음과 같은 지도에서 복구 작업 시간이 최소인 시간은 2이고 회색으로 칠해진 경로가 된다.
 

[입력]

가장 첫 줄은 전체 테스트케이스의 수이다.

각 테스트 케이스마다 지도의 크기(N x N)가 주어진다. 지도의 크기는 최대 100 x 100이다.

그 다음줄 부터 지도의 크기만큼 2차원 배열 형태의 지도 정보가 주어진다.
 
[출력]

각 테스트 케이스의 답을 순서대로 출력하며, 각 케이스마다 줄의 시작에 “#C”를 출력하여야 한다.

이때 C는 케이스의 번호이다.

같은 줄에 빈 칸을 하나 두고, 주어진 입력에서 출발지에서 도착지까지 가는 경로 중에 복구 작업에 드는 시간이 가장 작은 경로의 복구 시간을 출력하시오.