https://www.acmicpc.net/problem/7576

 

7576번: 토마토

첫 줄에는 상자의 크기를 나타내는 두 정수 M,N이 주어진다. M은 상자의 가로 칸의 수, N은 상자의 세로 칸의 수를 나타낸다. 단, 2 ≤ M,N ≤ 1,000 이다. 둘째 줄부터는 하나의 상자에 저장된 토마토

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문제 해결을 위한 과정

이 문제는 단순한 BFS에서 아주 조금 응용을 하면 쉽게 해결할 수 있는 문제였습니다. 그래프를 입력받을 때 토마토가 들어있는 좌표를 따로 tomato라는 deque를 만들어 저장한다면 쉽게 해결할 수 있었습니다. 그 후로는 일반적인 bfs문제를 풀 때처럼 bfs를 적용합니다. 다만 전체 상자 안에 토마토가 익으려면 며칠이 걸리는지를 물어보는 문제였기 때문에 while 문 안에 for _ in range(len(tomato))를 두어서 이 해당하는 for문을 벗어날 때만 하나씩 count를 증가시켜주면 됩니다. for문을 추가해주는 이유는 한 번에 즉 하루에 bfs로 탐색할 수 있는 양이 tomato라는 deque에 추가되기 때문에 이 deque의 전체가 비면 하루가 지난 것 이기 때문입니다. 추가적으로 bfs로 탐색 후 전체 그래프에서 0 즉 익지 않은 토마토가 하나라도 존재하면 -1을 출력해 줍니다. 소스코드는 다음과 같습니다.


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from collections import deque
 
def bfs(grpah, tomato):
  count = 0
  while tomato:
    for _ in range(len(tomato)):
      x, y = tomato.popleft()
      for i in range(4):
        nx = x + dx[i]
        ny = y + dy[i]
        if nx < 0 or ny < 0 or nx >= n or ny >= m:
          continue
        if graph[nx][ny] == 0:
          graph[nx][ny] = 1
          tomato.append((nx, ny))
    count += 1
  return count
 
m, n = map(int, input().split())
graph = []
tomato = deque()
dx = [-1100]
dy = [00-11]
for i in range(n):
  graph.append(list(map(int, input().split())))
  for j in range(m):
    if graph[i][j] == 1:
      tomato.append((i, j))
 
day = bfs(graph, tomato)
 
numOfZero = 0
for i in range(n):
  for j in range(m):
    if graph[i][j] == 0:
      numOfZero += 1
 
if numOfZero == 0:
  print(day-1)
else:
  print(-1)
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https://www.acmicpc.net/problem/2606

 

2606번: 바이러스

첫째 줄에는 컴퓨터의 수가 주어진다. 컴퓨터의 수는 100 이하이고 각 컴퓨터에는 1번 부터 차례대로 번호가 매겨진다. 둘째 줄에는 네트워크 상에서 직접 연결되어 있는 컴퓨터 쌍의 수가 주어

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문제 해결을 위한 과정

이 문제는 제가 예전에 포스팅한 BFS의 코드를 암기하고 숙지하고 있다면 쉽게 해결할 수 있는 문제였습니다. (https://bgspro.tistory.com/15?category=981927) 먼저 문제에서 입력으로 주어진 그래프를 생성합니다. 그 후 1번 노드에 대해서 BFS를 수행합니다. 이렇게 BFS를 수행하면서 방문하는 노드마다의 개수를 하나씩 센 후 그 결과를 출력하면 됩니다. 


소스코드
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from collections import deque
 
= int(input())
= int(input())
graph = [[] for _ in range(1 + n)]
visited = [False* (1 + n)
 
for i in range(m):
  a, b = map(int, input().split())
  graph[a].append(b)
  graph[b].append(a)
 
def bfs(graph, visited, start):
  global count
  q = deque([start])
  visited[start] = True
  while q:
    v = q.popleft()
    for i in graph[v]:
      if not visited[i]:
        q.append(i)
        visited[i] = True
        count += 1
 
count = 0
bfs(graph, visited, 1)
print(count)
cs

https://www.acmicpc.net/problem/2667

 

2667번: 단지번호붙이기

<그림 1>과 같이 정사각형 모양의 지도가 있다. 1은 집이 있는 곳을, 0은 집이 없는 곳을 나타낸다. 철수는 이 지도를 가지고 연결된 집의 모임인 단지를 정의하고, 단지에 번호를 붙이려 한다. 여

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문제 해결을 위한 과정

이 문제의 경우 난이도는 실버 1티어 이지만 DFS, BFS의 개념만 정확하게 알고 있으면 쉽게 해결할 수 있는 문제였습니다. 상, 하, 좌, 우 4가지 방향으로 움직일 수 있기 때문에 dx = [-1, 1, 0, 0] dy = [0, 0, -1, 1]로 방향 리스트를 생성합니다. 그 후 bfs함수를 구현합니다. 


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from collections import deque
= int(input())
graph = []
for i in range(n):
  graph.append(list(map(int, input())))
 
dx = [-1100]
dy = [00-11]
ans = []
cnt = 0
 
def bfs(xPos, yPos):
  count = 1
  q = deque()
  q.append((xPos, yPos))
  graph[xPos][yPos] = 0
  while q:
    x, y = q.popleft()
    for i in range(4):
      nx = x + dx[i]
      ny = y + dy[i]
      if 0 <= nx < n and 0 <= ny < n:
        if graph[nx][ny] == 1:
          graph[nx][ny] = 0
          q.append((nx, ny))
          count += 1
  ans.append(count)
 
for i in range(n):
  for j in range(n):
    if graph[i][j] == 1:
      bfs(i, j)
      cnt += 1
 
ans.sort()
 
print(cnt)
for i in ans:
  print(i)
 
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#include <bits/stdc++.h>
#define MAX 26
 
using namespace std;
 
int graph[MAX][MAX];
int dx[] = { -1100 };
int dy[] = { 00-11 };
bool visited[MAX][MAX];
vector<int> vec;
 
void bfs(int xPos, int yPos, int n) {
    queue<pair<intint>> q;
    q.push({ xPos, yPos });
    int count = 1;
    visited[xPos][yPos] = true;
    while (!q.empty()) {
        int x = q.front().first;
        int y = q.front().second;
        q.pop();
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            int nx = x + dx[i];
            int ny = y + dy[i];
            if (nx < 0 || ny < 0 || nx >= n or ny >= n)
                continue;
            if (graph[nx][ny] != 0 && visited[nx][ny] == false) {
                q.push({ nx, ny });
                count += 1;
                visited[nx][ny] = true;
            }
        }
    }
    vec.push_back(count);
}
 
int main(void) {
    int n;
    scanf("%d"&n);
 
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            scanf("%1d"&graph[i][j]);
        }
    }
 
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (graph[i][j] != 0 && visited[i][j] == false) {
                bfs(i, j, n);
            }
        }
    }
 
    sort(vec.begin(), vec.end());
 
    printf("%d\n", vec.size());
    for (int i = 0; i < vec.size(); i++) {
        printf("%d\n", vec[i]);
    }
    return 0;
}
cs

https://www.acmicpc.net/problem/1260

 

1260번: DFS와 BFS

첫째 줄에 정점의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000), 간선의 개수 M(1 ≤ M ≤ 10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. 다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다. 어떤 두 정점 사

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문제 해결을 위한 과정

이 문제의 경우 제가 전에 포스팅했던 DFS https://bgspro.tistory.com/14?category=981927,                                 BFS https://bgspro.tistory.com/15?category=981927를 정확하게 숙지 및 암기하고 있다면 실버 2 티어와 정답률 33프로의 문제임에도 불구하고 굉장히 쉽게 해결할 수 있는 문제입니다. 먼저 문제를 보겠습니다. 문제에서 그래프가 주어지고 이를 DFS로 탐색하는 경우 그리고 BFS로 탐색하는 경우를 출력하면 정답 판정을 받을 수 있습니다.

dfs와 bfs는 위의 링크를 각각 참고하면 되겠습니다.


문제 해결을 위한 팁

문제를 보면 노드들이 양방향으로 연결이 되어있는것을 알 수 있습니다. 따라서 각각의 그래프를 연결할 때 양방향으로 연결을 해야 합니다. 또한 노드가 여러 노드와 연결이 되어있다면 그중 번호가 낮은 것을 우선하여 탐색하므로 입력을 해 준 뒤 각각의 행에 오름차순으로 정렬을 해줘야 합니다.


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from collections import deque
 
n, m, v = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(1+n)]
visited = [0* (1+n)
 
for i in range(m):
  a, b = map(int, input().split())
  # 양방향 연결
  graph[a].append(b)
  graph[b].append(a)
 
for i in range(n+1):
  graph[i].sort() # 연결된 노드가 여러곳일 경우 낮은 숫자를 가진 노드부터 탐색하기 위해 오름차순으로 
 
def dfs(graph, visited, v):
  print(v, end=" ")
  visited[v] = 1
  for i in graph[v]:
    if not visited[i]:
      dfs(graph, visited, i)
 
def bfs(graph, visited, start):
  q = deque()
  q.append(start)
  visited[start] = 1
  while q:
    v = q.popleft()
    print(v, end= " ")
    for i in graph[v]:
      if not visited[i]:
        q.append(i)
        visited[i] = 1
 
dfs(graph, visited, v)
visited = [0* (1+n)
print()
bfs(graph, visited, v)
 
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#include <bits/stdc++.h>
#define MAX 1001
using namespace std;
 
vector<int> graph[MAX];
bool visited[MAX]; // false 초기화
bool visited2[MAX];
 
void dfs(int x) {
    visited[x] = true;
    printf("%d ", x);
 
    for (int i = 0; i < graph[x].size(); i++) {
        int y = graph[x][i];
        if (!visited[y]) {
            dfs(y);
        }
    }
}
 
void bfs(int start) {
    queue<int> q;
    q.push(start);
    visited2[start] = true;
 
    while (!q.empty()) {
        int x = q.front();
        printf("%d ", x);
        q.pop();
        for (int i = 0; i < graph[x].size(); i++) {
            int y = graph[x][i];
            if (!visited2[y]) {
                q.push(y);
                visited2[y] = true;
            }
        }
    }
}
 
int main(void) {
    int n, m, v;
    scanf("%d %d %d"&n, &m, &v);
 
    for (int i = 1; i < m + 1; i++) {
        int a, b;
        scanf("%d %d"&a, &b);
        graph[a].push_back(b);
        graph[b].push_back(a);
    }
 
    for (int i = 1; i < n + 1; i++) { // 정렬
        sort(graph[i].begin(), graph[i].end());
    }
 
    dfs(v);
    printf("\n");
    bfs(v);
    return 0;
}
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https://www.acmicpc.net/problem/14502

 

14502번: 연구소

인체에 치명적인 바이러스를 연구하던 연구소에서 바이러스가 유출되었다. 다행히 바이러스는 아직 퍼지지 않았고, 바이러스의 확산을 막기 위해서 연구소에 벽을 세우려고 한다. 연구소는 크

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문제

문제 해결을 위한 과정

이 문제의 경우 조건을 보면 8 x 8로 크기가 제한이 되어있는 것을 알 수 있습니다. 또한 3가지의 벽을 세우는 경우 이므로 64가지의 경우에서 순서에 상관없이 3을 뽑는 즉 64C3이기 때문에 완전 탐색으로 해결해야 함을 알 수 있습니다. 따라서 그래프를 입력받을 때 바이러스인 좌표를 저장하는 리스트와 빈칸을 저장하는 리스트를 각각 만든 후 빈칸의 영역에서 combinations을 사용하여 3개의 구역에 벽을 세운 후 BFS를 이용하여 문제를 해결합니다.


문제 해결을 위한 팁

조합을 이용해 3가지 구역에 대해서 벽을 세운 후 BFS를 수행한 후 다시 벽을 없애주어야 합니다. 그래야 다른 지역에 벽을 세울 수 있기 때문입니다.


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from itertools import combinations
from collections import deque
import copy
 
N, M = map(int, input().split())
graph = []
blank = []
virus = []
 
for i in range(N):
  graph.append(list(map(int, input().split())))
  for j in range(M):
    if graph[i][j] == 0:
      blank.append((i, j))
    elif graph[i][j] == 2:
      virus.append((i, j))
 
dx = [-1100]
dy = [00-11]
 
def bfs():
  testgraph = copy.deepcopy(graph)
  q = deque(virus)
  while q:
    x, y = q.popleft()
    for i in range(4):
      nx = x + dx[i]
      ny = y + dy[i]
      if 0 <= nx < N and 0 <= ny < M:
          if testgraph[nx][ny] == 0:
            testgraph[nx][ny] = 2
            q.append((nx, ny))
 
  count = 0
  for i in range(N):
    for j in range(M):
      if testgraph[i][j] == 0:
        count += 1
  
  return count
 
 
answer = 0
for data in combinations(blank, 3):
  for x, y in data:
    graph[x][y] = 1
  answer = max(answer, bfs())
  for x, y in data:
    graph[x][y] = 0
 
print(answer)
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BFS란?

BFS 즉 Breath-Frist-Search는 영어를 해석한 그대로 넓이를 우선으로 탐색하는 즉 깊이 우선 탐색입니다.

넓이를 우선 탐색한다는 것은 그래프에서 한 노드에서 연결된 다른 노드들을 퍼져가면서 탐색을 해 나간다는 뜻입니다. 스택을 이용하였던 DFS와 달리 BFS는 큐를 이용합니다. 림 1을 보시면 이해가 더욱 쉽습니다. 

그림 1

그림 1에서 노드 1을 시작점으로 BFS를 수행해보겠습니다. (위 예시에서 설명을 용이하게 하기 위해 낮은 숫자부터 방문한다고 가정하겠습니다.)

  • 1번을 탐색하고 난 뒤 갈 수 있는곳은 2, 3, 7 이므로 모두 큐에 담고 방문처리를 합니다. (탐색: 1, 2, 3, 7) (큐: 2, 3, 7)
  • 선입선출을 기준으로 뽑아낸 2번 노드에서 갈 수 있는 곳은 1, 3, 9이지만 이미 1, 3 은 방문처리가 되었으므로 9를 큐에 담고 방문처리를 합니다. (탐색: 1, 2, 3, 7, 9) (큐: 3, 7, 9)
  • 선입선출을 기준으로 뽑아낸 3번 노드에서 갈 수 있는 곳은 1, 9 이지만 이미 1, 3 은 방문처리가 되어있다. (탐색: 1, 2, 3, 7, 9) (큐: 7, 9)
  • 선입선출을 기준으로 뽑아낸 7번 노드에서 갈 수 있는 곳은 6, 8 이므로 모두 큐에 담고 방문처리를 합니다. (탐색: 1, 2, 3, 7, 9. 6, 8) (큐: 9, 6, 8)
  • 선입선출을 기준으로 뽑아낸 9번 노드에서 갈 수 있는 곳은 4 이므로 큐에 담고 방문처리를 합니다. (탐색: 1, 2, 3, 7, 9, 6, 8, 4) (큐: 6, 8, 4)
  • 선입선출을 기준으로 뽑아낸 6번 노드에서 갈 수 있는 곳은 7 이지만 이미 방문처리가 되어있다. (탐색: 1, 2, 3, 7, 9, 6, 8, 4) (큐: 8, 4)
  • 선입선출을 기준으로 뽑아낸 8번 노드에서 갈 수 있는 곳은 5, 7 이지만 7은 이미 방문처리가 되어있으므로 5를 큐에 담고 방문처리를 합니다. (탐색: 1, 2, 3, 7, 9, 6, 8, 4, 5) (큐: 4, 5)
  • 선입선출을 기준으로 뽑아낸 4번 노드에서 갈 수 있는곳은 9이지만 9는 이미 방문처리가 되어있다. (탐색: 1, 2, 3, 7, 9, 6, 8, 4, 5) (큐: 5)
  • 선입선출을 기준으로 뽑아낸 5번 노드에서 갈 수 있는곳은 8이지만 이미 방문처리가 되어있다. (탐색: 1, 2, 3, 7, 9, 6, 8, 4, 5) (큐:  )
  • 큐가 비어있으므로 탐색을 종료합니다.

탐색이 되는 순서는 위와 같이  1, 2, 3, 7, 9, 6, 8, 4, 5입니다. BFS는 구현을 deque를 이용하여 합니다. 제가 공부를 했던 나동빈 님의 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with Python에서 코드를 인용하였습니다. 


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from collections import deque # deque라이브러리 사용하기 위함
 
def bfs(graph, visited, start):
  queue = deque([start])
  visited[start] = True # 시작노드 방문처리 
  while queue:
    v = queue.popleft() # popleft로 왼쪽에서 pop함 큐와 같은 구현 위함 
    print(v, end = " ")
    for i in graph[v]: # v와 연결되어있는 노드 중
      if not visited[i]: # 방문하지 않은 노드가 있다면 
        visited[i] = True # 방문처리 
        queue.append(i) # deque에 append 해줌
 
graph = [
  [],
  [237],
  [19],
  [19],
  [9],
  [8],
  [7],
  [168],
  [57],
  [234]
]
 
visited = [False* 10
bfs(graph, visited, 1)
cs

DFS란?

DFS 즉 Depth-Frist-Search는 영어를 해석한 그대로 깊이를 우선으로 탐색하는 즉 깊이 우선 탐색입니다.

깊이를 우선 탐색한다는 것은 그래프에서 한 노드에서 연결된 다른 노드들 중 한 방향의 노드에 대해서 계속 파고 들어간다는 뜻 입니다. 그림 1을 보시면 이해가 더욱 쉽습니다. 

 

그림 1

 

그림 1에서 노드 1을 시작점으로 DFS를 수행해보겠습니다. (위 예시에서 설명을 용이하게 하기 위해 낮은 숫자부터 방문한다고 가정하겠습니다.)

1번을 탐색하고 난 뒤 갈 수 있는곳은 2, 3, 7 이 있지만 낮은 숫자인 2를 탐색합니다.(탐색:  1, 2)

2번을 탐색하고 난 뒤 갈 수 있는곳은 9 가 있습니다. 9를 탐색합니다. (탐색: 1, 2, 9)

9번을 탐색하고 난 뒤 갈 수 있는곳은 3, 4가 있지만 낮은 숫자인 3을 탐색합니다. (탐색: 1, 2, 9, 3)

3번을 탐색하고 난 뒤 갈 수 있는곳이 없으므로 다시 9로 돌아온 후 4를 탐색합니다. (탐색: 1, 2, 9, 3, 4)

4번을 탐색하고 난 뒤 갈 수 있는곳이 없으므로 다시 1로 돌아온 후 7을 탐색합니다. (탐색: 1, 2, 9, 3, 4, 7)

7번을 탐색하고 난 뒤 갈 수 있는곳이 6, 8, 이 있지만 낮은 숫자인 6을 탐색합니다. (탐색: 1, 2, 9, 3, 4, 7, 6)

6번을 탐색하고 난 뒤 갈 수 있는곳이 없으므로 다시 7로 돌아온 후 8을 탐색합니다. (탐색: 1, 2, 9, 3, 4, 7, 6, 8)

8번을 탐색하고 난 뒤 갈 수 있는곳은 5가 있습니다. 5를 탐색합니다. (탐색: 1, 2, 9, 3, 4, 7, 6, 8, 5)

모든 곳을 탐색하였으므로 탐색을 종료합니다.

탐색이 되는 순서는 위와 같이 1, 2, 9, 3, 4, 7, 6, 8, 5입니다. DFS는 구현을 스택을 이용하여 합니다만 제가 공부를 했던 나동빈 님의 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with Python에서는 재귀의 형태로 구현을 하였고 저도 해당 코드를 인용하기 때문에 재귀를 이용하여 구현하겠습니다.

 


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def dfs(graph, visited, start):
  visited[start] = True # 방문처리
  print(start, end=" "
  for i in graph[start]: # start와 연결되어 있는 노드 탐색 중
    if not visited[i]: # 방문하지 않은 노드가 있다면
      dfs(graph, visited, i) # 재귀적으로 호출
 
graph = [
  [],
  [237],
  [19],
  [19],
  [9],
  [8],
  [7],
  [168],
  [57],
  [234]
]
visited = [False* 10
 
dfs(graph, visited, 1)
cs

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