문제
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 1
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 5예제 출력 1
5
1예제 입력 2
1
5 3 6
0 2
1 2
2 2
3 2
4 2
4 0예제 출력 2
2생각
- 하나의 지렁이가 근처 배추들을 다 커버할 수 있는지 탐색해야 하므로 DFS 방식으로 문제를 풀 수 있다
- node : 배추밭의 각 위치 , edge: 인접한 배추 위치
- 테스트 케이스(
T)가 여러 개일 수 있으므로bugCnt를 매 테스트마다 0으로 초기화 시켜주어야 함에 주의하자!
코드
import java.util.Scanner;
public class OrganicCabbage {
static int[][] dir = { { 1, 0 }, { 0, 1 }, { -1, 0 }, { 0, -1 } };
public void DFS(int M, int N, int[][] loc, int[][] visited, int x, int y) {
visited[x][y] = 1;
for (int[] d : dir) {
int dx = x + d[0];
int dy = y + d[1];
if (dx >= 0 && dx < N && dy >= 0 && dy < M && visited[dx][dy] == 0 && loc[dx][dy] == 1) {
DFS(M, N, loc, visited, dx, dy);
}
}
}
public static void main(String[] args) {
OrganicCabbage OC = new OrganicCabbage();
Scanner kb = new Scanner(System.in);
int T = kb.nextInt();
for (int i = 0; i < T; i++) {
int M = kb.nextInt();
int N = kb.nextInt();
int K = kb.nextInt();
int[][] loc = new int[N][M];
int[][] visited = new int[N][M];
for (int k = 0; k < K; k++) {
int x = kb.nextInt();
int y = kb.nextInt();
loc[y][x] = 1;
}
int bugCnt = 0;
for (int p = 0; p < N; p++) {
for (int q = 0; q < M; q++) {
if (visited[p][q] == 0 && loc[p][q] == 1) {
OC.DFS(M, N, loc, visited, p, q);
bugCnt++;
}
}
}
System.out.println(bugCnt);
}
kb.close();
}
}
- 또한 이 문제의 경우 최단 경로를 찾는 것이 목표가 아니기 때문에 반드시 BFS로 풀 필요는 없으나, 충분히 BFS로도 해결할 수 있을 것 같아 동일한 문제를 BFS로도 구현해 보았다
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;
public class OrganicCabbageBFS {
static int[][] dir = { { 1, 0 }, { 0, 1 }, { -1, 0 }, { 0, -1 } };
static class Point {
public int x;
public int y;
Point(int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;
}
}
public void BFS(int M, int N, int[][] loc, int[][] visited, int p, int q) {
Queue<Point> Q = new LinkedList<>();
Q.offer(new Point(p, q));
visited[p][q] = 1;
while (!Q.isEmpty()) {
Point cur = Q.poll();
for (int[] d : dir) {
int dx = cur.x + d[0];
int dy = cur.y + d[1];
if (dx >= 0 && dx < N && dy >= 0 && dy < M && visited[dx][dy] == 0 && loc[dx][dy] == 1) {
visited[dx][dy] = 1;
Q.offer(new Point(dx, dy));
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
OrganicCabbageBFS OC = new OrganicCabbageBFS();
Scanner kb = new Scanner(System.in);
int T = kb.nextInt();
for (int i = 0; i < T; i++) {
int M = kb.nextInt();
int N = kb.nextInt();
int K = kb.nextInt();
int[][] loc = new int[N][M];
int[][] visited = new int[N][M];
for (int k = 0; k < K; k++) {
int x = kb.nextInt();
int y = kb.nextInt();
loc[y][x] = 1;
}
int bugCnt = 0;
for (int p = 0; p < N; p++) {
for (int q = 0; q < M; q++) {
if (visited[p][q] == 0 && loc[p][q] == 1) {
OC.BFS(M, N, loc, visited, p, q);
bugCnt++;
}
}
}
System.out.println(bugCnt);
}
kb.close();
}
}- 1행이 BFS로 푼 결과이고 2행이 DFS로 푼 결과이다. 큰 차이는 없으나 복잡성(코드 길이)을 고려해 보았을 때 이 문제의 경우 DFS로 푸는 게 조금 더 효과적이지 않나? 라는 생각이 들었다!
잘봤습니다!