[이코테]4장_DFS/BFS 문풀

 

1. 깊이 우선 탐색 (DFS):
   • 루트 노드 (혹은 다른 임의의 노드)에서 시작하여 다음 분기로 넘어가기 전에 해당 분기를 완벽하게 탐색하는 방식입니다.
   • 예를 들어, 미로 찾기를 할 때 최대한 한 방향으로 갈 수 있을 때까지 쭉 가다가 더 이상 갈 수 없게 되면 다시 가장 가까운 갈림길로 돌아와서 그 갈림길부터 다시 다른 방향으로 탐색합니다.
   • 모든 노드를 방문하고자 하는 경우에 이 방법을 선택합니다.
   • 검색 속도는 너비 우선 탐색 (BFS)에 비해 느립니다.

1. 너비 우선 탐색 (BFS):
   • 루트 노드 (혹은 다른 임의의 노드)에서 시작하여 인접한 노드를 먼저 탐색하는 방법입니다.
   • 시작 정점으로부터 가까운 정점을 먼저 방문하고 멀리 떨어져 있는 정점을 나중에 방문하는 순회 방법입니다.
   • 주로 두 노드 사이의 최단 경로를 찾고 싶을 때 이 방법을 선택합니다.
   • 예를 들면 지구 상에 존재하는 모든 친구 관계를 그래프로 표현한 후 Sam과 Eddie 사이에 존재하는 경로를 찾는 경우, BFS는 Sam과 가까운 관계부터 탐색합니다.

 

 

<문제> 음료수 얼려 먹기: 문제 설명

• N × M 크기의 얼음 틀이 있다. 구멍이 뚫려 있는 부분은 0, 칸막이가 존재하는 부분은 1로 표시된다.
  구멍이 뚫려 있는 부분끼리 상, 하, 좌, 우로 붙어 있는 경우 서로 연결되어 있는 것으로 간주한다.
  이때 얼음 틀의 모양이 주어졌을 때 생성되는 총 아이스크림의 개수를 구하는 프로그램을 작성하라.
  다음의 4 × 5 얼음 틀 예시에서는 아이스크림이 총 3개가 생성된다

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<문제> 음료수 얼려 먹기: 문제 조건

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<문제> 음료수 얼려 먹기: 문제 해결 아이디어

• 이 문제는 DFS 혹은 BFS로 해결할 수 있다. 일단 앞에서 배운 대로 얼음을 얼릴 수 있는 공간이
  상, 하, 좌, 우로 연결되어 있다고 표현할 수 있으므로 그래프 형태로 모델링 할 수 있다.
  다음과 같이 3 × 3 크기의 얼음 틀이 있다고 가정하고 생각해보자

• DFS를 활용하는 알고리즘은 다음과 같다

1. 특정한 지점의 주변 상, 하, 좌, 우를 살펴본 뒤에 주변 지점 중에서 '0'이면서 아직 방문하지 않은 지점이 있다면 해당 지점을 방문한다
2. 방문한 지점에서 다시 상, 하, 좌, 우를 살펴보면서 방문을 진행하는 과정을 반복하면, 연결된 모든 지점을 방문할 수 있다
3. 모든 노드에 대하여 1 ~ 2번의 과정을 반복하며, 방문하지 않은 지점의 수를 카운트한다

n,m=map(int, input().split())

#2차원 리스트의 맵 정보 입력받기
graph=[]
for i in range(n):
    graph.append(list(map(int,input())))
    
#DFS로 특정한 노드를 방문한 뒤에 연결된 모든 노드들도 방문
def dfs(x,y):
	#주어진 범위를 벗어나는 경우에는 즉시 종료
    if x<=-1 or x>=n or y<=-1 or y>=m:
        return False
    #현재 노드를 아직 방문하지 않았다면
    if graph[x][y]==0:
        #해당 노드 방문 처리
        graph[x][y]=1
        #상, 하, 좌, 우의 위치도 모두 재귀적으로 호출
        dfs(x-1,y)
        dfs(x,y-1)
        dfs(x+1,y)
        dfs(x,y+1)
        return True
    return False
    
#모든 노드(위치)에 대하여 음료수 채우기
result=0
for i in range(n):
    for j in range(m):
    # 현재 위치에서 DFS 수행
        if dfs(i,j)==True:
            result+=1
print(result)

 

 

<문제> 미로 탈출: 문제 설명

• 동빈이는 N × M 크기의 직사각형 형태의 미로에 갇혔다. 미로에는 여러 마리의 괴물이 있어 이를
  피해 탈출해야 한다
• 동빈이의 위치는 (1, 1)이며 미로의 출구는 (N, M)의 위치에 존재하며 한 번에 한 칸씩 이동할 수 있다.
  이때 괴물이 있는 부분은 0으로, 괴물이 없는 부분은 1로 표시되어 있다. 미로는 반드시 탈출할 수 있는
  형태로 제시된다
• 이때 동빈이가 탈출하기 위해 움직여야 하는 최소 칸의 개수를 구하라. 칸을 셀 때는 시작 칸과 마지막 칸을
  모두 포함해서 계산한다

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<문제> 미로 탈출: 문제 해결 아이디어

• BFS는 시작 지점에서 가까운 노드부터 차례대로 그래프의 모든 노드를 탐색한다
• 상, 하, 좌, 우로 연결된 모든 노드로의 거리가 1로 동일하다
  • 따라서 (1, 1) 지점부터 BFS를 수행하여 모든 노드의 최단 거리 값을 기록하면 해결할 수 있다
• 예시로 다음과 같이 3 X 3 크기의 미로가 있다고 가정하자

• [Step 1] 처음에 (1, 1)의 위치에서 시작하자

• [Step 2] (1, 1) 좌표에서 상, 하, 좌, 우로 탐색을 진행하면 바로 옆 노드인 (1, 2) 위치의 노드를 방문하게
  되고 새롭게 방문하는 (1, 2) 노드의 값을 2로 바꾸게 된다

• [Step 3] 마찬가지로 BFS를 계속 수행하면 결과적으로 다음과 같이 최단 경로의 값들이 1씩 증가하는
  형태로 변경된다

문제

N×M크기의 배열로 표현되는 미로가 있다.

1	0	1	1	1	1
1	0	1	0	1	0
1	0	1	0	1	1
1	1	1	0	1	1

미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동할 수 있다.

위의 예에서는 15칸을 지나야 (N, M)의 위치로 이동할 수 있다. 칸을 셀 때에는 시작 위치와 도착 위치도 포함한다.

입력

첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 붙어서 입력으로 주어진다.

출력

첫째 줄에 지나야 하는 최소의 칸 수를 출력한다. 항상 도착위치로 이동할 수 있는 경우만 입력으로 주어진다.

예제 입력 1 복사

4 6
101111
101010
101011
111011

예제 출력 1 복사

15

예제 입력 2 복사

4 6
110110
110110
111111
111101

예제 출력 2 복사

9

예제 입력 3 복사

2 25
1011101110111011101110111
1110111011101110111011101

예제 출력 3 복사

38

예제 입력 4 복사

7 7
1011111
1110001
1000001
1000001
1000001
1000001
1111111

예제 출력 4 복사

13

 

 

 

from collections import deque

#N,M을 공백을 기준으로 구분하여 입력 받기
n,m=map(int, input().split())
#2차원 리스트의 맵 정보 입력 받기
graph=[]
for i in range(n):
    graph.append(list(map(int, input())))
#(상, 하, 좌, 우)
dx=[-1,1,0,0]
dy=[0,0,-1,1]

#bfs 소스코드 구현
def bfs(x,y):
	#큐를 구현하기 위해 deque 라이브러리 이용
    queue=deque()
    queue.append((x,y))
    #큐가 빌때까지 반복
    while queue:
    	#큐에서 x,y 빼내기
        x,y=queue.popleft()
        for i in range(4):
        #현재 위치에서 네 방향으로의 위치 확인
            nx=x+dx[i]
            ny=y+dy[i]
            #미로찾기 공간을 넘어간 경우 무시
            if nx<0 or ny<0 or nx>=n or ny>=m:
                continue
            #벽인 경우 무시
            if graph[nx][ny]==0:
                continue
			#해당 노드를 처음 방문하는 경우에만 최단 거리 기록
            if graph[nx][ny]==1:
                graph[nx][ny]=graph[x][y]+1
                queue.append((nx,ny))
    #가장 오른쪽 아래까지의 최단거리 반환
    return graph[n-1][m-1]

print(bfs(0,0))