문제 설명
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.
- 첫 번째 방법은 11개의 칸을 지나서 상대 팀 진영에 도착했습니다.
- 두 번째 방법은 15개의 칸을 지나서 상대팀 진영에 도착했습니다.
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
- maps는 n x m 크기의 게임 맵의 상태가 들어있는 2차원 배열로, n과 m은 각각 1 이상 100 이하의 자연수입니다.
- n과 m은 서로 같을 수도, 다를 수도 있지만, n과 m이 모두 1인 경우는 입력으로 주어지지 않습니다.
- maps는 0과 1로만 이루어져 있으며, 0은 벽이 있는 자리, 1은 벽이 없는 자리를 나타냅니다.
- 처음에 캐릭터는 게임 맵의 좌측 상단인 (1, 1) 위치에 있으며, 상대방 진영은 게임 맵의 우측 하단인 (n, m) 위치에 있습니다.
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.
풀이
가장 대표적인 BFS 문제라고 생각한다.
모든 경로를 탐색하여, 가장 최단 길이를 찾아내는 문제이다.
이 때, BFS 로 경로를 탐색하여 각 경로에 cost 를 추가하여 최소 값이 최단 거리가 되도록 문제를 해결했다.
즉, 경로의 cost 를 업데이트 하는 경우는 두 가지이다.
- 아직 방문하지 않은 상태일 때, 가장 최근 거리의
cost에 +1 하는 경우.- 이미 방문하였지만 등록된
cost보다, 가장 최근cost에 +1 한 것이 더 작은 경우.
코드
def solution(maps):
w = len(maps[0])
h = len(maps)
visited = [[False for _ in range(w)] for _ in range(h)]
q = [(0, 0, 1)]
visited[0][0] = True
while q:
x, y, cost = q[0]
q = q[1:]
dx, dy = [-1, 0, 1, 0], [0, -1, 0, 1]
for i in range(4):
nx, ny = dx[i] + x, dy[i] + y
if (0 <= nx < w and 0 <= ny < h) and maps[ny][nx] != 0:
if visited[ny][nx]:
if cost + 1 < maps[ny][nx]:
maps[ny][nx] = cost + 1
heapq.heappush(q, (nx, ny, cost + 1))
else:
visited[ny][nx] = True
maps[ny][nx] = cost + 1
q.append((nx, ny, cost + 1))
if visited[-1][-1]:
answer = maps[-1][-1]
else:
answer = -1
return answer 
