네트워크 문제 보러가기

문제를 해결하는데 사용한 알고리즘

• BFS

문제 설명

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네트워크란 컴퓨터 상호 간에 정보를 교환할 수 있도록 연결된 형태를 의미합니다. 예를 들어, 컴퓨터 A와 컴퓨터 B가 직접적으로 연결되어있고, 컴퓨터 B와 컴퓨터 C가 직접적으로 연결되어 있을 때 컴퓨터 A와 컴퓨터 C도 간접적으로 연결되어 정보를 교환할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 A, B, C는 모두 같은 네트워크 상에 있다고 할 수 있습니다.

컴퓨터의 개수 n, 연결에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 computers가 매개변수로 주어질 때, 네트워크의 개수를 return 하도록 solution 함수를 작성하시오.

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제한사항

• 컴퓨터의 개수 n은 1 이상 200 이하인 자연수입니다.
• 각 컴퓨터는 0부터 n-1인 정수로 표현합니다.
• i번 컴퓨터와 j번 컴퓨터가 연결되어 있으면 computers[i][j]를 1로 표현합니다.
• computer[i][i]는 항상 1입니다.

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입출력 예

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핵심 포인트 요약

• 그래프를 표현하기 위해서 사용하는 두가지 방법이 있다
  • 인접행렬
  • 인접리스트

👉 문제에서 주어진 방식은 인접행렬 방식으로 노드의 개수에 비해 간선의 개수가 훨씬 적은 그래프라면 비효율적일 수 있다 (참고)

예를 들어 2라는 노드와 연결된 모든 노드들을 방문하고 싶을 경우 adj[2][1] 부터 adj[2][Vsize] 까지 노드의 개수 만큼 모두 확인을 해야하기 때문에 총 $O(V)$ 의 시간이 걸린다

👉 대신 인접행렬 방식으로 구현을 하게되면 서로다른 두개의 노드가 연결되어 있는지 아닌지 쉽고 빠르게 확인가능하다 (참고)

노드 1이랑 2가 연결되어 있는지 확인하고 싶을 때 adj[1][2]가 1인지 0인지만 확인하면 되기 때문, 이때는 $O(1)$ 의 시간이 걸린다

• 네트워크 개수는 서로 떨어지지 않고 연결되어 있는 노드들의 그룹수 라고 생각하면 된다.

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코드 & 설명 주석 포함 (BFS)

from collections import deque
 
def solution(n, computers):
    visited = [False] * n	# 중복 방문을 하기 않기 위함
    
    def bfs(start):
        que = deque([start])	# 시작할 노드
        visited[start] = True	# 방문 체크
        
        while que:
            v = que.popleft()
            
            for i in range(n):
            	# 자기 자신일 경우
                if v == i: continue
                
                # 노드 v와 인접한 노드들에 대해서 생각해줌
                if computers[v][i] == 1 and not visited[i]:
                    que.append(i)
                    visited[i] = True
        return 1
        # 한번의 bfs를 수행하면 하나의 그룹이 반환댐
    
    # 노드의 개수만큼 각각의 노드에 대해 bfs를 수행해서 그룹수를 구함
    answer = 0
    for i in range(n):		
        if not visited[i]:
            answer += bfs(i)
            
    return answer

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혹시나 잘못된 부분이 있으면 댓글 부탁드립니다.