Graph: 가장 먼 노드 [Lv.3]
문제 설명
n개의 노드가 있는 그래프가 있습니다. 각 노드는 1부터 n까지 번호가 적혀있습니다. 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드의 갯수를 구하려고 합니다. 가장 멀리 떨어진 노드란 최단경로로 이동했을 때 간선의 개수가 가장 많은 노드들을 의미합니다.
노드의 개수 n, 간선에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 vertex가 매개변수로 주어질 때, 1번 노드로부터 가장 멀리 떨어진 노드가 몇 개인지를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.
제한사항
노드의 개수 n은 2 이상 20,000 이하입니다.
간선은 양방향이며 총 1개 이상 50,000개 이하의 간선이 있습니다.
vertex 배열 각 행 [a, b]는 a번 노드와 b번 노드 사이에 간선이 있다는 의미입니다.
입출력 예
| n | vertex | return |
|---|---|---|
| 6 | [[3, 6], [4, 3], [3, 2], [1, 3], [1, 2], [2, 4], [5, 2]] | 3 |
입출력 예 설명
예제의 그래프를 표현하면 아래 그림과 같고, 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드는 4,5,6번 노드입니다.
Solution
내 풀이
def solution(n, edge):
graph = dict()
for n1, n2 in edge: # 엣지 양 끝의 두 노드
if n1 in graph: # n1 키가 딕셔너리에 존재한다면
# 딕셔너리에 존재하는 기존 값에 n2 추가
node1 = graph.get(n1)
node1.add(n2)
graph[n1] = node1
else: # n1 키가 딕셔너리에 존재하지 않다면
graph[n1] = {n2} # 새로 Set을 만들어 딕셔너리에 추가
# 위와 동일. n1, n2만 바뀜.
if n2 in graph:
node2 = graph.get(n2)
node2.add(n1)
graph[n2] = node2
else:
graph[n2] = {n1}
distance = dict() # n1까지의 최단거리를 저장할 딕셔너리
check = [0 for _ in range(n+1)] # 노드 확인용 리스트
check[1] = 1 # 시작 노드
# bfs를 위한 queue. 1번 노드에 연결된 노드들을
# [노드번호, 1번 노드와의 거리] 형태도 queue에 넣는다.
queue = deque([node, 1] for node in list(graph.get(1)))
# bfs 시작
while queue:
node, cnt = queue.popleft() # 노드 번호와 1번 노드와의 거리
if check[node] == 1: # 이전에 한 번 확인한 적이 있다면
# 이전에 저장된 값과 이번 값 중 작은것을 저장
distance[node] = min(cnt, distance.get(node))
continue # 뒤는 할 필요 없으므로 다음으로 넘김
check[node] = 1 # 체크
distance[node] = cnt # 거리 저장
# 현재 노드에 연결된 노드 중 가보지 않은 노드들을 queue에 저장
for next_node in list(graph.get(node)):
if check[next_node] == 0:
queue.append([next_node, cnt+1])
# 저장된 값들 중 가장 큰 값의 개수를 구하여 answer에 저장
distance = list(distance.values())
answer = distance.count(max(distance))
return answer그래프를 딕셔너리로 만들었는데, 각 노드를 키, 해당 노드에서 엣지를 통해 연결된 노드들을 Set으로 묶어 값으로 만들었다. 나는 이렇게 만들었지만, 노드가 1부터 순서대로 존재하기 때문에, 더 간단하게 하기 위해서는 리스트 만으로도 가능하다. (distance도 동일)
bfs를 통해 각 노드까지의 최소거리를 구하고, 최소거리를 distance에 저장한다. 모두 끝나면 가장 긴 거리에 해당하는 수를 리턴하면 된다.
딕셔러니를 사용하고 더 간단하게 구현하고 싶다면, check 리스트도 사용할 필요가 없다. if check[node] == 1 부분을 if node in distance으로 바꾸면 check 필요 없이 같은 역할을 수행할 수 있다. 그 아래에 if check[nexe_node] == 0 또한 if next_node not in distnace로 바꾸면 같은 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.
결과
