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
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
첫째 줄에 지나야 하는 최소의 칸 수를 출력한다. 항상 도착위치로 이동할 수 있는 경우만 입력으로 주어진다.
미로 탐색은 bfs를 쓰는 기본 예제이다.
다음의 코드는 정답이다.
import sys
input = sys.stdin.readline
def BFS(si, sj, ei, ej): #start, end
q = []
visited = [ [0]*M for _ in range(N) ]
q.append((si, sj))
visited[si][sj] = 1
while q:
ci, cj = q.pop(0) #curr
if (ci, cj)==(ei, ej):
return( visited[ei][ej] )
#4방향, 범위 내, 조건에 맞으면 가야 할 길~
for di, dj in ((-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)):
ni, nj = ci+di, cj+dj #next
if 0<=ni<N and 0<=nj<M and graph[ni][nj]==1 and visited[ni][nj]==0:
q.append((ni, nj))
visited[ni][nj] = visited[ci][cj]+1
N, M = map(int, input().split())
graph = [ list(map(int, input().strip())) for _ in range(N) ]
result = BFS(0, 0, N-1, M-1)
print(result)
반복문 for di, dj in ((-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)):
는 이중배열 즉 행렬형의 리스트 변수 visited 내에서 상하좌우 한 칸씩 이동할 수 있는 경우를 모두 확인함이다.
다음의 코드는 정답이다.
import sys
from collections import deque
sys.setrecursionlimit(10**6)
input = sys.stdin.readline
N, M = map(int, input().split())
graph = [ list(map(int, input().rstrip())) for _ in range(N) ]
q = deque([(0, 0)])
def BFS(x, y):
# 이동할 상, 하, 좌, 우 방향 정의
dx = [-1,1,0,0]
dy = [0,0,-1,1]
q = deque()
q.append((x,y))
while q:
x, y = q.popleft()
for i in range(4):
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
# 위치 벗어나면 안되므로 조건 추가
if nx<0 or nx>=N or ny<0 or ny>=M:
continue
# 벽이므로 진행 불가
if graph[nx][ny]==0:
continue
# 벽이 아니므로 이동 가능
if graph[nx][ny]==1:
graph[nx][ny] = graph[x][y]+1 # graph의 value로 이동 카운트
q.append((nx,ny))
# 마지막 값에서 카운트 값 뽑기
return graph[N-1][M-1]
print(BFS(0, 0))
아래의 블로그에 위 문제에 대해 좋은 정리가 되어 있다.
https://great-park.tistory.com/m/46
리스트 변수 dx와 dy는 각 x와 y에 대해서 변화량, 즉 상하좌우 한 칸씩 이동할 수 있음이다.
풀이에서는 따로 카운터 변수를 선언하지 않고, DP문제를 풀듯이 graph의 value 자체를 이동 횟수로 저장하면서 탐색을 진행하고 있다.