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ROR 게임은 두 팀으로 나누어서 진행하며, 상대 팀 진영을 먼저 파괴하면 이기는 게임입니다. 따라서, 각 팀은 상대 팀 진영에 최대한 빨리 도착하는 것이 유리합니다.
지금부터 당신은 한 팀의 팀원이 되어 게임을 진행하려고 합니다. 다음은 5 x 5 크기의 맵에, 당신의 캐릭터가 (행: 1, 열: 1) 위치에 있고, 상대 팀 진영은 (행: 5, 열: 5) 위치에 있는 경우의 예시입니다.
위 그림에서 검은색 부분은 벽으로 막혀있어 갈 수 없는 길이며, 흰색 부분은 갈 수 있는 길입니다. 캐릭터가 움직일 때는 동, 서, 남, 북 방향으로 한 칸씩 이동하며, 게임 맵을 벗어난 길은 갈 수 없습니다.
아래 예시는 캐릭터가 상대 팀 진영으로 가는 두 가지 방법을 나타내고 있습니다.
위 예시에서는 첫 번째 방법보다 더 빠르게 상대팀 진영에 도착하는 방법은 없으므로, 이 방법이 상대 팀 진영으로 가는 가장 빠른 방법입니다.
만약, 상대 팀이 자신의 팀 진영 주위에 벽을 세워두었다면 상대 팀 진영에 도착하지 못할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 경우에 당신의 캐릭터는 상대 팀 진영에 도착할 수 없습니다.
게임 맵의 상태 maps가 매개변수로 주어질 때, 캐릭터가 상대 팀 진영에 도착하기 위해서 지나가야 하는 칸의 개수의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 단, 상대 팀 진영에 도착할 수 없을 때는 -1을 return 해주세요.
제한사항
입출력 예
maps | answer |
---|---|
[[1,0,1,1,1],[1,0,1,0,1],[1,0,1,1,1],[1,1,1,0,1],[0,0,0,0,1]] | 11 |
[[1,0,1,1,1],[1,0,1,0,1],[1,0,1,1,1],[1,1,1,0,0],[0,0,0,0,1]] | -1 |
입출력 예 설명
입출력 예 #1
주어진 데이터는 다음과 같습니다.
캐릭터가 적 팀의 진영까지 이동하는 가장 빠른 길은 다음 그림과 같습니다.
따라서 총 11칸을 캐릭터가 지나갔으므로 11을 return 하면 됩니다.
입출력 예 #2
문제의 예시와 같으며, 상대 팀 진영에 도달할 방법이 없습니다. 따라서 -1을 return 합니다.
from collections import deque
def solution(maps):
target_y, target_x = len(maps)-1, len(maps[0])-1 #목표지점
visited = [[False for _ in range(target_x+1)] for _ in range(target_y+1)] #방문?
# 다음방향
dx = [1, -1, 0, 0]
dy = [0, 0, 1, -1]
# 방향과 밟은 타일 수
q = deque([(0,0,1)])
while q:
x, y, cnt = q.popleft() #현재 x
for i in range(4): #다음방향
nx = x+dx[i]
ny = y +dy[i]
ncnt = cnt+1
if 0<=nx<=target_x and 0<=ny<=target_y and maps[ny][nx] and not visited[ny][nx]: #유효범위 내
if nx == target_x and ny==target_y: #다음방향이 목표지점이면 리턴
return ncnt
visited[ny][nx] = True #방문처리
q.extend([(nx,ny, ncnt)]) #다음방향 넣기
return -1 #while문 안에서 리턴 못했으면 -1
최단경로를 구해야 하므로 BFS로 풀어냈다.
타일을 방문했는지 판별해내는 visited[]
를 따로 사용해 주는 것이 핵심이다.
첫 시도때는 visited[]
를 사용하지 않고 방문한 곳(maps[ny][nx]
)0에 바로 0
을 삽입해서 올바른 결과가 나오지 않았던 것 같다.
from collections import deque
def solution(maps):
x_move = [1, 0, -1, 0]
y_move = [0, 1, 0, -1]
x_h, y_h = (len(maps[0]), len(maps))
queue = deque([(0, 0, 1)])
while queue:
x, y, d = queue.popleft()
for i in range(4):
nx = x + x_move[i]
ny = y + y_move[i]
if nx > -1 and ny > -1 and nx < x_h and ny < y_h:
if maps[ny][nx] == 1 or maps[ny][nx] > d + 1:
maps[ny][nx] = d + 1
if nx == x_h - 1 and ny == y_h - 1:
return d + 1
queue.append((nx, ny, d + 1))
return -1
내 풀이와 유사하다.
이코테 구현이랑 비슷한 문제다.
(그래서 나는 지금까지 이런 문제가 구현인줄 알았다..ㅎㅎ 큐를 쓸 때부터 알아봐야 했는데)
어떻게 보면 구현이 맞긴 한데 BFS일거라고는 생각 못했다
그나저나 이 유형의 문제는 몇 번 풀어봐서 그런지 빨리 풀 수 있었다.