from collections import deque
#BFS 메서드 정의
def bfs(graph , start, visited):
#큐 구현을 위해 deque라이브러리 사용
queue = deque([start])
# 현재 노드를 방문 처리
visited[start] = True
# 큐가 빌 때까지 반복
while queue:
# 큐에서 하나의 원소를 뽑아 출력하기
v = queue.popleft()
print(v, end=' ')
#아직 방문하지 않은 인접한 원소들을 큐에 삽입
for i in graph[v]:
if not visited[i]:
queue.append(i)
visited[i] = True
# 각 노드가 연결된 정보를 표현(2차원 리스트)
graph = [
[],
[2, 3, 8],
[1, 7],
[1, 4, 5],
[3, 5],
[3, 4],
[7],
[2, 6, 8],
[1, 7]
]
# 각 노드가 방문된 정보를 표현(1차원 리스트)
visited = [False] * 9
# 정의된 DFS 함수 호출
bfs(graph, 1, visited)
1. (1, 1)좌표에서 상, 하, 좌, 우로 탐색을 진행하면 바로 옆 노드인 (1, 2)위치의 노드를 방문하게 되고 새롭게 방문하는 노드의 값을 2로 바꾸게 된다.
2. bfs를 계속 수행하며 마지막 위치까지 최단경로의 값들이 1씩 증가하는 형태로 변경.
from collections import deque
# N, M을 공백을 기준으로 구분하여 입력 받기
n, m = map(int, input().split())
# 2차원 리스트의 맵 정보 입력받기
graph = []
for i in range(n):
graph.append(list(map(int, input())))
#이동할 네가지 방향 정의
dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]
# BFS 소스코드 구현
def bfs(x, y):
# 큐 구현을 위해 deque라이브러리 사용
queue = deque()
queue.append((x, y))
# 큐가 빌 때까지 반복하기
while queue :
x, y = queue.popleft()
# 현재 위치에서 4가지 방향으로의 위치 확인
for i in range(4):
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
# 미로 찾기 공간을 벗어난 경우 무시
if nx < 00 or nx >= n or ny< 0 or ny >= m:
continue
# 벽인 경우 무시
if graph[nx][ny] == 0:
continue
#해당 노드를 처음 방문 하는 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))