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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.

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.

출력

각 테스트 케이스에 대해 필요한 최소의 배추흰지렁이 마리 수를 출력한다.

예제 입력

2
10 8 17
0 0
1 0
1 1
4 2
4 3
4 5
2 4
3 4
7 4
8 4
9 4
7 5
8 5
9 5
7 6
8 6
9 6
10 10 1
5 5

예제 출력

5
1

문제 검토

문제가 이전 문제인 이코테 문제와 매우 흡사하다.
완전 탐색에도 문제 없을 데이터의 양이고 그래프를 끝까지 탐색할 수 있는 방법이 중요해보이니 DFS를 떠올리자

풀이(python)

Python - DFS

import sys

sys.setrecursionlimit(100000)

def DFS(nx,ny):
    #범위를 넘겼다면 리턴
    if nx<0 or ny<0 or nx>=n or ny>=m:
        return
    #방문하지 않았다면
    if farm[nx][ny]==1:
        #방문처리 후
        farm[nx][ny]=0
        #상하좌우 DFS 진행
        DFS(nx-1,ny)
        DFS(nx+1,ny)
        DFS(nx,ny-1)
        DFS(nx,ny+1)
        return True
    return False

t=int(input())
for _ in range(t):
    result=0
    m,n,k=map(int,input().split())
    farm=[[0]*m for _ in range(n)]
    for _ in range(k):
        a,b=map(int,input().split())
        farm[b][a]=1
#모든 노드에 DFS 진행            
    for x in range(n):
        for y in range(m):
            #방문처리 과정을 수행해서 True를 리턴 받으면
            if DFS(x,y):
                #카운트
                result+=1                
    print(result)
    
    

12%에 테스트 케이스에서 재귀의 한도를 넘어서게 된다.
그래서 sys.setrecursion(100000)으로 재귀 범위를 재정의 해주었다.

모든 노드에 대해서 DFS를 진행했다.

Python - BFS

from collections import deque

def BFS(x,y):
    q=deque()    
    q.append((x,y))
    #방문안해도 되는 곳이면 리턴
    if farm[x][y]==0:
        return
    #큐가 빌 때까지 반복
    while q:
        #현재 노드 좌표
        x,y=q.popleft()
        #인접한 4방향 모두 체킹
        for i in range(4):
            nx=x+dx[i]
            ny=y+dy[i]
            #범위를 넘어가면
            if nx<0 or ny<0 or nx>=n or ny>=m:
                continue
            #방문안해도 되는 곳이면
            if farm[nx][ny] == 0:
                continue
            #방문안한 곳이면 방문처리
            if farm[nx][ny] == 1:
                farm[nx][ny]=0
                q.append((nx,ny))
                
    return True
    
t=int(input())
dx=[-1,1,0,0]
dy=[0,0,-1,1]
for _ in range(t):
    result=0
    m,n,k=map(int,input().split())
    farm=[[0]*m for _ in range(n)]
    for _ in range(k):
        a,b=map(int,input().split())
        farm[b][a]=1
#모든 노드에 BFS 진행            
    for x in range(n):
        for y in range(m):
            #방문처리 과정을 수행해서 True를 리턴 받으면
            if BFS(x,y):
                #카운트
                result+=1                
    print(result)

BFS로도 문제를 풀어보았다.
BFS는 큐를 사용해서 문제를 풀기 때문에 재귀보다 반복문이 더 효율적이다.

걸린 시간

18분 43초 -> DFS기준

총평

문제가 이전에 풀었던 문제와 매우 흡사해서 알고리즘을 구현하는데는 시간이 오래 걸리지 않았다.
하지만 가로 길이를 먼저 입력 받았는데 그걸 행으로 사용하는 코드를 작성해서 계속 인덱스 에러가 났었다.

문제에서 주어지는 내용을 꼼꼼히 읽도록 하자.

의문

1. DFS -> BFS로 해결되는 경우가 많은데 최단경로문제 같은 BFS는 DFS로 해결되는 경우가 거의 없다고 생각이 들었다.

2. 그럼 BFS만 알아도 코딩테스트에서는 문제가 없는 것이 아닌가 ?

그런 이유로 알고리즘 고수분들께 여쭈었더니 백준 실~골 레벨에서는 맞는 말이지만, 나중에 깊게 들어가면 DFS의 활용범위가 더 넓기도 하고 꼭 알아야만 하는 개념이라고 한다.