[백준/Python] 1018 - 체스판 다시 칠하기

Frye 'de Bacon·2023년 11월 28일
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체스판 다시 칠하기


문제

지민이는 자신의 저택에서 MN개의 단위 정사각형으로 나누어져 있는 M×N 크기의 보드를 찾았다. 어떤 정사각형은 검은색으로 칠해져 있고, 나머지는 흰색으로 칠해져 있다. 지민이는 이 보드를 잘라서 8×8 크기의 체스판으로 만들려고 한다.

체스판은 검은색과 흰색이 번갈아서 칠해져 있어야 한다. 구체적으로, 각 칸이 검은색과 흰색 중 하나로 색칠되어 있고, 변을 공유하는 두 개의 사각형은 다른 색으로 칠해져 있어야 한다. 따라서 이 정의를 따르면 체스판을 색칠하는 경우는 두 가지뿐이다. 하나는 맨 왼쪽 위 칸이 흰색인 경우, 하나는 검은색인 경우이다.

보드가 체스판처럼 칠해져 있다는 보장이 없어서, 지민이는 8×8 크기의 체스판으로 잘라낸 후에 몇 개의 정사각형을 다시 칠해야겠다고 생각했다. 당연히 8*8 크기는 아무데서나 골라도 된다. 지민이가 다시 칠해야 하는 정사각형의 최소 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 N과 M이 주어진다. N과 M은 8보다 크거나 같고, 50보다 작거나 같은 자연수이다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 보드의 각 행의 상태가 주어진다. B는 검은색이며, W는 흰색이다.

출력

첫째 줄에 지민이가 다시 칠해야 하는 정사각형 개수의 최솟값을 출력한다.

예제 입력예제 출력
8 8
WBWBWBWB
BWBWBWBW
WBWBWBWB
BWBBBWBW
WBWBWBWB
BWBWBWBW
WBWBWBWB
BWBWBWBW
1
10 13
BBBBBBBBWBWBW
BBBBBBBBBWBWB
BBBBBBBBWBWBW
BBBBBBBBBWBWB
BBBBBBBBWBWBW
BBBBBBBBBWBWB
BBBBBBBBWBWBW
BBBBBBBBBWBWB
WWWWWWWWWWBWB
WWWWWWWWWWBWB
12
8 8
BWBWBWBW
WBWBWBWB
BWBWBWBW
WBWBWBWB
BWBWBWBW
WBWBWBWB
BWBWBWBW
WBWBWBWB
0
9 23
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBW
31
10 10
BBBBBBBBBB
BBWBWBWBWB
BWBWBWBWBB
BBWBWBWBWB
BWBWBWBWBB
BBWBWBWBWB
BWBWBWBWBB
BBWBWBWBWB
BWBWBWBWBB
BBBBBBBBBB
0
8 8
WBWBWBWB
BWBWBWBW
WBWBWBWB
BWBBBWBW
WBWBWBWB
BWBWBWBW
WBWBWWWB
BWBWBWBW
2
11 12
BWWBWWBWWBWW
BWWBWBBWWBWW
WBWWBWBBWWBW
BWWBWBBWWBWW
WBWWBWBBWWBW
BWWBWBBWWBWW
WBWWBWBBWWBW
BWWBWBWWWBWW
WBWWBWBBWWBW
BWWBWBBWWBWW
WBWWBWBBWWBW
15

풀이

설계

  1. [1][1]부터 [n-8][m-8]까지 순회하며 8*8의 영역을 잘라낸다.
  2. 잘라낸 영역에 대하여 1) [1][1]을 B로 놓고 나머지 영역을 칠하는 경우, 2) [1][1]을 W로 놓고 나머지 영역을 칠하는 경우를 각각 세어 최솟값을 반환한다.
  • 최초 : 이때 각 칸의 주변 색을 확인할 때는 왼쪽, 위쪽 순으로 참조한다.
  • 수정 : x축을 기준으로 홀-짝 패턴과 짝-홀 패턴을 나누어 확인한다. (x + y)를 2로 나눈 값이 0과 1을 반복하는 것을 이용한다.
  1. 2에서 반환한 값을을 모아 리스트를 만들고, 그중 최솟값을 최종 출력한다.

코드

n, m = map(int, input().split())
board = []
for _ in range(n):
    board.append(list(input()))
    
result = []

for i in range(n-7):
    for j in range(m-7):
        start_with_black = 0  # 시작점이 검은색일 경우 칠해야 하는 판의 수
        start_with_white = 0  # 시작점이 흰색일 경우 칠해야 하는 판의 수
        for x in range(i, i+8):
            for y in range(j, j+8):
                if (x + y) % 2 == 0:  # x축 기준 짝-홀 패턴으로 점검
                    if board[x][y] != "B":
                        start_with_black += 1
                    if board[x][y] != "W":
                        start_with_white += 1
                if (x + y) % 2 == 1:  # x축 기준 홀-짝 패턴으로 점검
                    if board[x][y] == "B":
                        start_with_black += 1
                    if board[x][y] == "W":
                        start_with_white += 1
        result.append(min(start_with_black, start_with_white))

print(min(result))

기본적으로 전체 판에서 탐색 구간을 정하고 8*8 크기의 구역을 다시 순회하는 일종의 4중첩 반복문을 구상하는 것까지는 크게 문제가 없었다. 다만 다음의 최초 코드는 두 가지 부분에서 문제가 있었다.

n, m = map(int, input().split())
board = []
for _ in range(n):
    board.append(list(input()))
    
result = []

for i in range(n-7):
    for j in range(m-7):
        temp_score = []
        temp_board = []
            if board[i][j] != "W"
                cnt = 1
                temp_board.append(["W"])
            else:
                cnt = 0
                temp_board.append(["W"])
            for x in range(i, i+8):
                for y in range(j, j+8):
                    if y > 0:
                        if board[x][y] != board[x][y1]:
                        cnt += 1
            if board[i][j] != "B"
                cnt = 1
                temp_board.append(["B"])
            else: 
                cnt = 0
                temp_board.append(["B"])
  1. 시작 지점([1][1])의 색에 따라 현재 탐색 중인 칸에 어떤 색이 칠해져야 하는지를 판별할 때 일반적인 2차원 좌표 탐색법으로 좌측 칸(혹은 경우에 따라 위쪽 칸)이 어떤 색인지를 참고하려고 했던 것. 그러나 이 경우 행이 바뀔 때마다 칠해져야 하는 색이 변경되므로 적절하게 조건을 설정하는 것이 매우 어려워진다.
  2. 시작 지점이 무슨 색이냐에 따라 전체 과정을 2번 반복하려 했던 것. 현재 최종 코드에서는 각 지점을 순회하면서 두 경우에 따라 카운트를 추가하는 방식이라 순회를 한 번만 하면 되지만 최초 코드에서는 이를 둘로 나누어 반복하려 했으며, 어차피 구현도 하지 못했지만 구현에 성공했더라도 시간복잡도로 인한 런타임 에러가 발생했을 가능성이 높다.

상기 두 문제는 검색을 통해 힌트를 얻어 해결했으며, 코드 이전에 '효과적인 문제 해결 방법'에 대한 고민이 더 중요하다는 걸 새삼 깨닫는다.

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AI, NLP, Data analysis로 나아가고자 하는 개발자 지망생
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