목차
- SWE4871 - 그래프의 경로
- SWE4875 - 미로
- SWE5105 - 미로의 거리
- SWE5012 - 노드의 거리
1. SWE4871 - 그래프의 경로
- V개 이내의 노드를 E개의 간선으로 연결한
- 방향성 그래프가 주어질 때, 특정한 두 개의 노드에 경로가 존재하는지 확인하는 프로그램 짜기
- 두 개의 노드에 대해 경로가 있으면 1, 없으면 0을 출력
- 테스트 케이스 / V와 E / E개의 줄에 걸쳐 출발 도착 노드 간선 정보 / S와 G(출발 노드와 도착 노드)
- 그래프 순회이기 때문에 visited리스트를 만들어준다.
def DFS(S):
global result
visited[S] = 1 # 방문한 노드니까 체크
for n in range(1, V+1):
if Map[S][n] and not visited[n]: # 값이 0이 아니면서 즉 1이면서 방문하지 않은 노드라면
if n == G:
result = 1
return # 종료
DFS(n)
TC = int(input())
for tc in range(1, TC+1):
V, E = map(int, input().split())
# 간선을 표시할 2차원 리스트 초기화
# index를 편리하게 사용하기 위해 1개를 더했다.
Map = [[0]*(V+1) for i in range(V+1)]
visited = [0]*(V+1) # 방문한 노드 표시
# 간선 입력 받기
for i in range(E):
a, b = map(int, input().split())
Map[a][b] = 1
S, G = map(int, input().split())
result = 0
DFS(S)
print("#%d %d" % (tc, result))
2. SWE4875 미로
- isSafe를 작성할 때, x와 y가 0이상이고, N 미만인지 그러면서 0 이거나 3인지로 놓고 판단
- 이 문제도 탐색이기에 visited[]가 필요하다. -> 방문한 좌표를 리스트에 저장
def IsSafe(y, x):
return 0 <= y < N and 0 <= x < N and(Map[y][x] == 0 or Map[y][x] == 3)
def DFS(y, x):
global result
if Map[y][x] == 3:
result = 1
return
visited.append((y, x)) # 방문 표시
for dir in range(4):
NewY = y + dy[dir]
NewX = x + dx[dir]
if IsSafe(NewY, NewX) and (NewY, NewX) not in visited:
DFS(NewY, NewX)
for rounds in range(int(input())):
N = int(input())
Map = [list(map(int, input())) for _ in range(N)]
for y in range(N):
for x in range(N):
if Map[y][x] == 2: # 0 통로 1 벽 2 출발 3 도착
start_y, start_x = y, x
dy = [1, -1, 0, 0]
dx = [0, 0, -1, 1]
visited = []
result = 0
DFS(start_y, start_x)
print(f"#{rounds+1} {result}")
3. SWE(5105) - 미로의 거리
- 위와 완전히 동일한 문제다. 거리는 어떻게 표시해줄까?
- Distance라는 2차원 배열을 선언해준 뒤, 이전보다 +1 씩 증가한 값을 넣어준다.
def IsSafe(y, x):
return 0 <= y < N and 0 <= x < N and(Map[y][x] == 0 or Map[y][x] == 3)
def DFS(y, x):
global result
if Map[y][x] == 3:
result = Distance[y][x]-1
return
visited.append((y, x)) # 방문 표시
# print("---------")
# for i in range(N):
# print(Distance[i])
# print("---------")
for dir in range(4):
NewY = y + dy[dir]
NewX = x + dx[dir]
if IsSafe(NewY, NewX) and (NewY, NewX) not in visited:
Distance[NewY][NewX] = Distance[y][x] + 1
DFS(NewY, NewX)
for rounds in range(int(input())):
N = int(input())
Map = [list(map(int, input())) for _ in range(N)]
for y in range(N):
for x in range(N):
if Map[y][x] == 2: # 0 통로 1 벽 2 출발 3 도착
start_y, start_x = y, x
Distance = [[0]*N for _ in range(N)] # 2차원 배열 선언
dy = [1, -1, 0, 0]
dx = [0, 0, -1, 1]
visited = []
result = 0
DFS(start_y, start_x)
print(f"#{rounds+1} {result}")
- 위 코드의 실행결과는 다음과 같다
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
- 이 문제를 BFS를 이용해서 풀어보자.
- 미로찾기는 어떻게 BFS로 이어지는지 감이 오질 않았다.
- 그래서 해리님의 데브로그의 코드를 참고해서 직접 print를 찍어보니 다음과 같았다.
---------
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 1, 0]
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 1, 0]
Distance: [0, 0, 1, 0, 0]
---------
---------
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 2, 0]
Distance: [0, 0, 0, 1, 0]
Distance: [0, 0, 1, 0, 0]
---------
---------
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 2, 0]
Distance: [0, 0, 0, 1, 0]
Distance: [0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 3, 0]
Distance: [0, 0, 0, 2, 0]
Distance: [0, 0, 0, 1, 0]
Distance: [0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
Distance: [0, 0, 0, 0, 0]
Distance: [0, 0, 0, 3, 0]
Distance: [0, 0, 0, 2, 0]
Distance: [0, 3, 0, 1, 0]
Distance: [0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
Distance: [0, 0, 0, 4, 0]
Distance: [0, 0, 0, 3, 0]
Distance: [0, 0, 0, 2, 0]
Distance: [0, 3, 0, 1, 0]
Distance: [0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
Distance: [0, 0, 0, 4, 0]
Distance: [0, 0, 0, 3, 0]
Distance: [0, 4, 0, 2, 0]
Distance: [0, 3, 0, 1, 0]
Distance: [0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
Distance: [0, 0, 0, 4, 0]
Distance: [0, 5, 0, 3, 0]
Distance: [0, 4, 0, 2, 0]
Distance: [0, 3, 0, 1, 0]
Distance: [0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
Distance: [0, 6, 0, 4, 0]
Distance: [0, 5, 0, 3, 0]
Distance: [0, 4, 0, 2, 0]
Distance: [0, 3, 0, 1, 0]
Distance: [0, 2, 1, 0, 0]
- 즉 이진트리로 바꿔놓고 생각해봤을 때, 갈 수 있는 depth의 경로를 순서대로 가는 , DFS 방식을 취하더라..
def IsSafe(y, x):
return 0 <= y < N and 0 <= x < N and(Map[y][x] == 0 or Map[y][x] == 3)
def BFS(y, x):
global result
Q.append((y, x)) # Queue에 넣고
visited.append((y, x)) # 방문 처리
while Q:
y, x = Q.pop(0)
for dir in range(4):
NewY = y + dy[dir]
NewX = x + dx[dir]
if IsSafe(NewY, NewX) and (NewY, NewX) not in visited:
Q.append((NewY, NewX))
visited.append((NewY, NewX))
Distance[NewY][NewX] = Distance[y][x] + 1
# print("---------")
# for i in range(N):
# print("Distance: ", Distance[i])
# print("---------")
if Map[NewY][NewX] == 3:
result = Distance[NewY][NewX]-1
return
for rounds in range(int(input())):
N = int(input())
Map = [list(map(int, input())) for _ in range(N)]
for y in range(N):
for x in range(N):
if Map[y][x] == 2: # 0 통로 1 벽 2 출발 3 도착
start_y, start_x = y, x
Distance = [[0]*N for _ in range(N)] # 2차원 배열 선언
visited = []
dy = [1, -1, 0, 0]
dx = [0, 0, -1, 1]
Q = []
result = 0
BFS(start_y, start_x)
print(f"#{rounds+1} {result}")
- DFS를 stack을 이용해서 구해보면 어떨까?
def IsSafe(y, x):
return 0 <= y < N and 0 <= x < N and(Map[y][x] == 0 or Map[y][x] == 3)
for rounds in range(int(input())):
N = int(input())
Map = [list(map(int, input())) for _ in range(N)]
for y in range(N):
for x in range(N):
if Map[y][x] == 2: # 0 통로 1 벽 2 출발 3 도착
start_y, start_x = y, x
Distance = [[0]*N for _ in range(N)] # 2차원 배열 선언
dy = [1, -1, 0, 0]
dx = [0, 0, -1, 1]
result = 0
# stack을 이용한 DFS 구현
visited = [(start_y, start_x)]
stack = [(start_y, start_x)]
while stack:
start_y, start_x = stack.pop()
# print("---------")
# for i in range(N):
# print(Distance[i])
# print("---------")
for i in range(4):
NewY = start_y + dy[i]
NewX = start_x + dx[i]
if IsSafe(NewY, NewX) and (NewY, NewX) not in visited:
stack.append((NewY, NewX))
visited.append((NewY, NewX))
Distance[NewY][NewX] = Distance[start_y][start_x] + 1
if Map[NewY][NewX] == 3:
result = Distance[NewY][NewX] - 1
print(f"#{rounds+1} {result}")
- 조금 특이했던 점은 BFS로 구현할 때, 재귀로 할 때와 stack을 이용할 때, 탐방하는 순서가 다르다.
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 4, 0, 0, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 5, 0, 0, 0]
[0, 4, 0, 0, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 6, 0, 0, 0]
[0, 5, 0, 0, 0]
[0, 4, 0, 0, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 6, 0, 0, 0]
[0, 5, 0, 0, 0]
[0, 4, 0, 0, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 6, 0, 0, 0]
[0, 5, 0, 0, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 6, 0, 0, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
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[0, 6, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
- 나는 stack 이용시, 방문하지 않은 노드들을 stack에 모두 넣어주는 방식을 취했다.
- 방문하지 않은 정점을 찾은 뒤, 조건에 맞는 정점을 찾으면 stack에 push하고, 연결된 간선이 없이 방문하지 않은 정점을 찾지 못한다면 pop하는 방식을 취할 수도 있다.
그와 같은 방법은 다음과 같다
def IsSafe(y, x):
return 0 <= y < N and 0 <= x < N and(Map[y][x] == 0 or Map[y][x] == 3)
for rounds in range(int(input())):
N = int(input())
Map = [list(map(int, input())) for _ in range(N)]
for y in range(N):
for x in range(N):
if Map[y][x] == 2: # 0 통로 1 벽 2 출발 3 도착
start_y, start_x = y, x
Distance = [[0]*N for _ in range(N)] # 2차원 배열 선언
dy = [1, -1, 0, 0]
dx = [0, 0, -1, 1]
result = 0
# stack을 이용한 BFS 구현
visited = [(start_y, start_x)]
stack = [(start_y, start_x)]
while stack:
start_y, start_x = stack[-1]
# print("---------")
# for i in range(N):
# print(Distance[i])
# print("---------")
flag = False
for i in range(4):
NewY = start_y + dy[i]
NewX = start_x + dx[i]
if IsSafe(NewY, NewX) and (NewY, NewX) not in visited:
flag = True
stack.append((NewY, NewX))
visited.append((NewY, NewX))
Distance[NewY][NewX] = Distance[start_y][start_x] + 1
if Map[NewY][NewX] == 3:
result = Distance[NewY][NewX] - 1
break
if not flag:
stack.pop()
print(f"#{rounds+1} {result}")
- 위 코드를 실행하면 다음과 같다.
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
---------
[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
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[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
---------
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[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
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[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
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[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
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[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 0, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
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[0, 0, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
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[0, 6, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
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[0, 6, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
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[0, 6, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
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[0, 6, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 6, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 6, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
---------
[0, 6, 0, 4, 0]
[0, 5, 0, 3, 0]
[0, 4, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 1, 0]
[0, 2, 1, 0, 0]
---------
- 위 방법은 재귀를 이용한 DFS 순서와 일치한다
- stack을 이용할 때도, 탐색순서는 이와 같이 차이가 있을 수 있다.
- 둘다 깊이 우선 탐색이란 점에서는 동일하다.
4. 5102 - 노드의 거리
이 문제 역시, SWE4871 - 그래프의 경로에서 거리를 구하는 문제로 변경된 문제다. 이 문제는 start에서 최단거리를 찾아가는 방식을 취했다. DFS로 구현한다면 모두 돌아서 최단거리를 찾아야 한다. 따라서 이런 문제는 BFS가 효과적이다.
def BFS(start):
global result
Q.append(start)
visited[start] = 1
while Q:
start = Q.pop(0)
for next in range(1, V + 1):
if Map[start][next] and not visited[next]:
Q.append(next)
visited[next] = 1
Distance[next] = Distance[start]+1
if next == G:
result = Distance[next]
return
return
for rounds in range(int(input())):
V, E = map(int, input().split())
Map = [[0]*(V+1) for _ in range(V+1)]
visited = [0]*(V+1)
for i in range(E):
a, b = map(int, input().split())
Map[a][b] = 1
Map[b][a] = 1
S, G = map(int, input().split())
Distance = [0] * (V+1)
result = 0
Q = []
BFS(S)
print(f"#{rounds+1} {result}")
참고자료 [SWexperacademy]https://swexpertacademy.com [stack과_재귀를_이용한_DFS]https://paper-ship.tistory.com/2