- N*M 크기의 얼음틀이 있다.
1<= N, M <= 1,000
- 구멍 뚫려있는 부분 0, 칸막이가 존재하는 부분 1
- 구멍 뚫려 있는 부분끼리 상, 하, 좌, 우로 붙어 있는 경우 서로 연결되어 있는 것으로 간주.
- 이 때 얼음 틀의 모양 주어질 때 생성되는 아이스크림 덩어리 개수?
얼음 틀 모양의 예시
00110
00011
11111
00000
이 경우, 총 3개의 아이스크림 덩어리가 만들어진다.
return False
를 자꾸 빠트림 주의# DFS같음
n, m = map(int, input().split())
# 2차원 리스트 맵 정보 받기
graph = []
for i in range(n):
graph.append(list(map(int, input()))) #띄어쓰기 없이도 분리된다?
# DFS로 특정한 노드를 방문한 뒤에 연결된 모든 노드들도 방문
def dfs(x, y):
# 주어진 범위를 벗어나는 경우에는 즉시 종료
if x <= -1 or x >= n or y <= -1 or y >= m:
return False
# 현재 노드가 아직 방문 전 노드라면
if graph[x][y] == 0:
# 방문 처리
graph[x][y] = 1
dfs(x-1, y)
dfs(x+1, y)
dfs(x, y-1)
dfs(x, y+1)
return True
return False # 빠트림 주의
result = 0
for i in range(n):
for k in range(m):
if dfs(i,k)==True:
result += 1
print(result)
- N*M 크기의 미로가 있다.
4 <= N, M <= 200
- 현재 위치는 (1,1)이고 한 번에 한 칸씩 움직일 수 있다.
- 0은 진입 불가하고 1로 표시되어있는 길로만 이동가능.
- 최단거리는? (시작칸과 마지막은 항상 1이다.)
result += 1
했는데 비효율적인것 같다. n, m = map(int, input().split())
graph = []
for _ in range(n):
graph.append(list(map(int, input())))
result = 1
def dfs(x, y):
global result
if x <= -1 or x >= n or y <= -1 or y >= m:
return False
if x == (n-1) and y == (m-1):
return result
if graph[x][y] == 1:
graph[x][y] = 1
result += 1
print(x,y)
dfs(x+1, y)
dfs(x, y+1)
dfs(0,0)
print(result)
if graph[x][y] == 1
만으로 처음 방문하는 경우를 찾을 수 있다.
# N, M을 공백으로 구분하여 입력받기
n, m = map(int, input().split())
# 2차원 리스트의 맵 정보 입력받기
graph = []
for _ in range(n):
graph.append(list(map(int, input())))
from collections import deque
# 이동할 네 방향 정의(상,하,좌,우)
dx = [-1, 1, 0, 0] #상하좌우
dy = [0, 0, -1, 1]
def bfs(x,y):
# 큐 구현을 위해 deque 라이브러리 사용
queue = deque()
queue.append((x, y))
# 큐가 빌 때까지 반복
while queue:
x, y = queue.popleft()
# 현재 위치에서 네 방향으로의 위치 확인
for i in range(4):
new_x = x+dx[i]
new_y = y+dy[i]
# 미로 찾기 공간을 벗어나는 경우 무시
if new_x <= -1 or new_x >= n or new_y <= -1 or new_y >= m:
continue
# 괴물이 있는 경우 무시 -> 이 조건문은 없어도 될 것 같음. 하지만 모든 경우를 다 고려해야함으로 중요..
if graph[new_x][new_y] == 0:
continue
# 해당 노드를 '처음' 방문하는 경우에만 최단거리로 기록
if graph[new_x][new_y] == 1:
graph[new_x][new_y] = graph[x][y] + 1
queue.append((new_x, new_y))
return graph[n-1][m-1] #가장 오른쪽 아래까지의 최단거리 반환
print(bfs(0,0))