매우 쉽게 설명하는 백준[1012] - 파이썬

본격적으로 시작 전에..

이 문제는 DFS 또는 BFS의 매우 정석적인 문제입니다.
따라서 본 문제의 문제풀이 법을 그냥 외우다 시피 공부하는 것을 추천합니다.
기업 코테나, 기사급 자격증에 약방의 감초 처럼 등장하는 매우 스탠다드한 문제라고 할 수 있습니다.
반드시 반복숙달 하시길..

✔️문제

차세대 영농인 한나는 강원도 고랭지에서 유기농 배추를 재배하기로 하였다. 농약을 쓰지 않고 배추를 재배하려면 배추를 해충으로부터 보호하는 것이 중요하기 때문에, 한나는 해충 방지에 효과적인 배추흰지렁이를 구입하기로 결심한다. 이 지렁이는 배추근처에 서식하며 해충을 잡아 먹음으로써 배추를 보호한다. 특히, 어떤 배추에 배추흰지렁이가 한 마리라도 살고 있으면 이 지렁이는 인접한 다른 배추로 이동할 수 있어, 그 배추들 역시 해충으로부터 보호받을 수 있다. 한 배추의 상하좌우 네 방향에 다른 배추가 위치한 경우에 서로 인접해있는 것이다.
한나가 배추를 재배하는 땅은 고르지 못해서 배추를 군데군데 심어 놓았다. 배추들이 모여있는 곳에는 배추흰지렁이가 한 마리만 있으면 되므로 서로 인접해있는 배추들이 몇 군데에 퍼져있는지 조사하면 총 몇 마리의 지렁이가 필요한지 알 수 있다. 예를 들어 배추밭이 아래와 같이 구성되어 있으면 최소 5마리의 배추흰지렁이가 필요하다. 0은 배추가 심어져 있지 않은 땅이고, 1은 배추가 심어져 있는 땅을 나타낸다.

1	1	0	0	0	0	0	0	0	0
0	1	0	0	0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
0	0	1	1	0	0	0	1	1	1
0	0	0	0	1	0	0	1	1	1

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⌨️입력

입력의 첫 줄에는 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다. 그 다음 줄부터 각각의 테스트 케이스에 대해 첫째 줄에는 배추를 심은 배추밭의 가로길이 M(1 ≤ M ≤ 50)과 세로길이 N(1 ≤ N ≤ 50), 그리고 배추가 심어져 있는 위치의 개수 K(1 ≤ K ≤ 2500)이 주어진다. 그 다음 K줄에는 배추의 위치 X(0 ≤ X ≤ M-1), Y(0 ≤ Y ≤ N-1)가 주어진다. 두 배추의 위치가 같은 경우는 없다.

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🖥️ 출력

각 테스트 케이스에 대해 필요한 최소의 배추흰지렁이 마리 수를 출력한다.

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분류

DFS, BFS, 그래프이론, 그래프 탐색

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문제풀이 💡

# 재귀 호출의 최대 깊이를 설정 (기본적으로 파이썬의 재귀 깊이는 1000으로 제한됨)
# DFS의 깊이가 깊어질 수 있으므로 설정을 늘려줌
import sys
sys.setrecursionlimit(10**6)

# 입력을 빠르게 받기 위한 sys.stdin.readline 사용
input = sys.stdin.readline

# 방향 벡터 (상, 하, 좌, 우)
# 이를 통해 상하좌우로 이동 가능하도록 설정
dirR = [1, -1, 0, 0]  # 행(y) 방향 이동
dirC = [0, 0, 1, -1]  # 열(x) 방향 이동

# 깊이 우선 탐색(DFS) 함수
# 현재 위치 (y, x)를 기준으로 연결된 모든 영역을 탐색
def dfs(y, x):
    # 현재 위치를 방문했음을 표시
    visited[y][x] = True
    
    # 상하좌우 4방향을 탐색
    for dirIdx in range(4):
        newY = y + dirR[dirIdx]  # 새 행 좌표
        newX = x + dirC[dirIdx]  # 새 열 좌표
        
        # 새로운 좌표가 그래프 범위를 벗어나지 않는지 확인
        if 0 <= newY < N and 0 <= newX < M:
            # 배추가 심어져 있고 아직 방문하지 않은 곳이라면 DFS 재귀 호출
            if graph[newY][newX] and not visited[newY][newX]:
                dfs(newY, newX)

# 테스트 케이스 입력 (T: 테스트 케이스 개수)
T = int(input())

# 여러 개의 테스트 케이스 처리
for _ in range(T):
    # M: 가로(열) 크기, N: 세로(행) 크기, K: 배추가 심어진 위치 개수
    M, N, K = map(int, input().split())

    # 2차원 그래프를 초기화 (배추가 심어지지 않은 곳은 False로 설정)
    graph = [[False] * M for _ in range(N)]
    
    # 방문 여부를 저장할 배열 (모든 위치를 False로 초기화)
    visited = [[False] * M for _ in range(N)]

    # 배추가 심어진 위치 입력받아 그래프에 표시
    for _ in range(K):
        x, y = map(int, input().split())  # x가 열, y가 행 (좌표 순서 주의)
        graph[y][x] = True  # 배추가 심어진 위치를 True로 표시

    # DFS를 통해 연결된 배추 그룹의 개수를 세기 위한 변수
    answer = 0

    # 그래프를 탐색하면서 배추가 심어진 곳을 찾음
    for i in range(N):  # 행(세로) 탐색
        for j in range(M):  # 열(가로) 탐색
            # 배추가 있고 아직 방문하지 않은 곳이라면 새로운 DFS 탐색 시작
            if graph[i][j] and not visited[i][j]:
                dfs(i, j)  # DFS 실행
                answer += 1  # 한 번의 DFS가 끝나면 새로운 그룹이므로 개수 증가

    # 최종적으로 해당 테스트 케이스의 결과 출력
    print(answer)

🔍 코드 설명

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1. 입력 최적화

• sys.stdin.readline()을 사용하여 입력 속도를 빠르게 처리.

• sys.setrecursionlimit(10**6)을 설정하여 DFS가 깊어질 때 스택 오버플로 방지.

2. 방향 벡터 사용

• dirR과 dirC를 활용하여 상(↑), 하(↓), 좌(←), 우(→)로 이동 가능하도록 설정.

• newY = y + dirR[dirIdx], newX = x + dirC[dirIdx] 형태로 이동 좌표 계산.

3. DFS를 활용한 그래프 탐색

• 방문한 배추 위치를 visited[y][x] = True로 처리.
• 상하좌우를 탐색하며 배추가 있고 방문하지 않은 경우 DFS를 재귀적으로 호출.

4. 전체 그래프 탐색

• 2중 for문을 사용하여 모든 위치를 탐색.
• 방문하지 않은 배추를 찾으면 DFS 탐색을 시작하고, 연결된 모든 배추를 방문한 후 answer를 증가.

5. 결과 출력

• DFS를 수행할 때마다 새로운 연결된 배추 그룹이 하나 증가하므로 answer 값을 출력.