미로 탐색

특정 문제를 메모리 효율적이고 빠른 성능으로 해결하려면 알고리즘을 공부해야 합니다.
다음 내용은 "이것이 취업을 위한 코딩 테스트다(나동빈)"를 보고 정리한 내용입니다.

미로 탐색

[문제]
N×M크기의 배열로 표현되는 미로가 있다.

1 0 1 1 1 1
1 0 1 0 1 0
1 0 1 0 1 1
1 1 1 0 1 1
미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동할 수 있다.

위의 예에서는 15칸을 지나야 (N, M)의 위치로 이동할 수 있다. 칸을 셀 때에는 시작 위치와 도착 위치도 포함한다.

[입력 조건]
첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 붙어서 입력으로 주어진다.

[출력 조건]
첫째 줄에 지나야 하는 최소의 칸 수를 출력한다. 항상 도착위치로 이동할 수 있는 경우만 입력으로 주어진다.

[내 풀이]

from collections import deque

# dfs 알고리즘으로 최단 거리를 찾으려면 시간 복잡도가 커진다.
# bfs 알고리즘으로 최단 거리 보장 이용해보기

N, M = map(int, input().split())

miro = []

for _ in range(N):
    miro.append(list(input()))

miro[0][0] = 1

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

queue = [[0, 0]]

# BFS 시작
while queue:
    x, y = queue[0][0], queue[0][1]

    del queue[0]

    for i in range(4):
        nx = x + dx[i]
        ny = y + dy[i]

        if 0 <= nx < N and 0 <= ny < M:
            if miro[nx][ny] == "1":
                queue.append([nx, ny])
                miro[nx][ny] = miro[x][y] + 1

print(miro[N - 1][M - 1])