[ baekjoon ] 16234. 인구 이동

ayoung0073·2021년 2월 7일
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16234. 인구 이동

문제

N×N크기의 땅이 있고, 땅은 1×1개의 칸으로 나누어져 있다. 각각의 땅에는 나라가 하나씩 존재하며, r행 c열에 있는 나라에는 A[r][c]명이 살고 있다. 인접한 나라 사이에는 국경선이 존재한다. 모든 나라는 1×1 크기이기 때문에, 모든 국경선은 정사각형 형태이다.

오늘부터 인구 이동이 시작되는 날이다.

인구 이동은 다음과 같이 진행되고, 더 이상 아래 방법에 의해 인구 이동이 없을 때까지 지속된다.

국경선을 공유하는 두 나라의 인구 차이가 L명 이상, R명 이하라면, 두 나라가 공유하는 국경선을 오늘 하루동안 연다.
위의 조건에 의해 열어야하는 국경선이 모두 열렸다면, 인구 이동을 시작한다.
국경선이 열려있어 인접한 칸만을 이용해 이동할 수 있으면, 그 나라를 오늘 하루 동안은 연합이라고 한다.
연합을 이루고 있는 각 칸의 인구수는 (연합의 인구수) / (연합을 이루고 있는 칸의 개수)가 된다. 편의상 소수점은 버린다.
연합을 해체하고, 모든 국경선을 닫는다.
각 나라의 인구수가 주어졌을 때, 인구 이동이 몇 번 발생하는지 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 N, L, R이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 50, 1 ≤ L ≤ R ≤ 100)

둘째 줄부터 N개의 줄에 각 나라의 인구수가 주어진다. r행 c열에 주어지는 정수는 A[r][c]의 값이다. (0 ≤ A[r][c] ≤ 100)

인구 이동이 발생하는 횟수가 2,000번 보다 작거나 같은 입력만 주어진다.

출력

인구 이동이 몇 번 발생하는지 첫째 줄에 출력한다.

BFS 알고리즘 이용

  1. 2차원 배열 전체를 탐색한다. 이때 check 배열을 이용하여, 연합되어 인구 이동이 발생한 나라를 확인한다.
    인구 이동이 발생한 나라는 True가 되어, 그 나라는 조건에 만족하지 않도록 한다.
  2. 해당 나라를 BFS 알고리즘을 이용해 이동하면서,
    연합한 나라의 수(count), 연합한 나라의 총 인구 수(num_sum), 연합한 나라 배열(united) 을 갱신한다
  3. 연합한 나라의 수가 1개(자기 자신)이면, 0을 반환하고, 아니라면 1을 반환한다(transfer_check(인구 이동) +1)
  4. transfer_check가 0일 때, 더이상 인구 이동이 발생할 수 있는 나라가 없으므로 while문을 종료한다.
from collections import deque
import sys

input = sys.stdin.readline
n, l, r = map(int, input().split())

country = []
for _ in range(n):
  country.append(list(map(int, input().split())))

dx = [0, 0, -1, 1] # 상하좌우
dy = [-1, 1, 0, 0]

def check_range(x, y):
  if x < 0 or y < 0 or x >= n or y >= n:
    return False
  return True

def transfer(x, y, check):
  check[x][y] = True
  num_sum = country[x][y]
  count = 1
  united = [(x, y)]
  q = deque([(x, y)])
  while q:
    a, b = q.popleft()
    num = country[a][b]
    for k in range(4):
      if check_range(a + dx[k], b + dy[k]) and not check[a + dx[k]][b + dy[k]]:
        dist = abs(country[a + dx[k]][b + dy[k]] - num)
        if dist >= l and dist <= r:
          q.append((a + dx[k], b + dy[k]))
          check[a + dx[k]][b + dy[k]] = True
          count += 1
          num_sum += country[a + dx[k]][b + dy[k]]
          united.append((a + dx[k], b + dy[k]))


  add = num_sum // count

  for m, n in united:
    country[m][n] = add

  if count == 1: 
    return 0
  return 1

result = 0
index = 0

while True:
  check = [[False for _ in range(n)] for _ in range(n)]
  transfer_check = 0
  for i in range(n):
    for j in range(n): # 2차원 배열 탐색
      if not check[i][j]: # 아직 탐색하지 못한 위치인 경우
        transfer_check += transfer(i, j, check)

  if transfer_check == 0:
    break
  result += 1

print(result)

해당 코드는 python 3로 채점하면 80%에서 시간초과가 발생한다. PyPy3로 채점해야함 !
나는 마지막 예제에서 3이 나와야 하는데 4아니면 5가 나와서 헤맸다,,
알고보니 transfer 함수를 해당 좌표를 파라미터로 해서 호출하는데,
해당 좌표를 check 배열에서 True로 저장해야했다.

# 해당 코드
def transfer(x, y, check):
  check[x][y] = True

또한 처음 문제를 접근할 때 while문, 이중 for문을 쓰고싶은데 백퍼 시간초과가 나지 않나?? 하는 생각때문에 찾아봤다.
다른 코드들도 그렇게 작성한 부분이 많아서 생각한 대로 진행했다
요런 생각 좀 없애고 코드 작성해야지

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