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네트워크란 컴퓨터 상호 간에 정보를 교환할 수 있도록 연결된 형태를 의미합니다. 예를 들어, 컴퓨터 A와 컴퓨터 B가 직접적으로 연결되어있고, 컴퓨터 B와 컴퓨터 C가 직접적으로 연결되어 있을 때 컴퓨터 A와 컴퓨터 C도 간접적으로 연결되어 정보를 교환할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 A, B, C는 모두 같은 네트워크 상에 있다고 할 수 있습니다.
컴퓨터의 개수 n, 연결에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 computers가 매개변수로 주어질 때, 네트워크의 개수를 return 하도록 solution 함수를 작성하시오.
컴퓨터의 개수 n은 1 이상 200 이하인 자연수입니다.
각 컴퓨터는 0부터 n-1인 정수로 표현합니다.
i번 컴퓨터와 j번 컴퓨터가 연결되어 있으면 computers[i][j]를 1로 표현합니다.
computer[i][i]는 항상 1입니다.
DFS, BFS 관련 문제라는 것을 알고도 쉽게 코드를 작성하지 못하였다. 한 번 배워서 바로 활용하는 것은 역시 어려운 것 같다. 다른 사람의 풀이를 보고 다시 연습하며 작성해보았다. 다음에 유사한 문제를 만나면 그땐 제대로 활용할 수 있도록 연습하자.
이 문제는 DFS가 속도가 더 빨리 나왔다.
## DFS : 끝까지 깊게 들어가는 탐색
def dfs(n, cur, computers, visited):
# 방문 여부 리스트에 방문 처리
if visited[cur] == False:
visited[cur] = True
for con in range(n):
if cur != con and computers[cur][con] == 1:
# 재귀함수로 미 방문 요소 존재시 방문
if visited[con] == False:
dfs(n, con, computers, visited)
def solution(n, computers):
answer = 0
# 방문 여부 리스트
visited = [False for i in range(n)]
# cur = 현재 컴퓨터
for cur in range(n):
if visited[cur] == False:
# dfs 한 사이클 = 1개의 네트워크
dfs(n, cur, computers, visited)
answer += 1
return answer
## BFS : 같은 레벨 우선 탐색
from collections import deque
def bfs(n, cur, computers, visited):
# 맨 처음 시작 컴퓨터 방문 처리
visited[cur] = True
# 큐에 시작점 넣어주기
queue = deque([cur])
# 큐의 원소가 모두 사라질 때까지 반복
while queue:
# 큐 안에서 루프 돌릴 때 방문 처리
cur = queue.popleft()
visited[cur] = True
for con in range(n):
if cur != con and computers[cur][con] == 1:
# 미 방문 요소 존재시 큐에 추가해 방문
if visited[con] == False:
queue.append(con)
def solution(n, computers):
answer = 0
# 방문 여부 리스트
visited = [False for i in range(n)]
# cur = 현재 컴퓨터
for cur in range(n):
if visited[cur] == False:
# bfs 한 사이클 = 1개의 네트워크
bfs(n, cur, computers, visited)
answer += 1
return answer