감시
스타트링크의 사무실은 1×1크기의 정사각형으로 나누어져 있는 N×M 크기의 직사각형으로 나타낼 수 있다. 사무실에는 총 K개의 CCTV가 설치되어져 있는데, CCTV는 5가지 종류가 있다. 각 CCTV가 감시할 수 있는 방법은 다음과 같다.
1번 CCTV는 한 쪽 방향만 감시할 수 있다. 2번과 3번은 두 방향을 감시할 수 있는데, 2번은 감시하는 방향이 서로 반대방향이어야 하고, 3번은 직각 방향이어야 한다. 4번은 세 방향, 5번은 네 방향을 감시할 수 있다.
CCTV는 감시할 수 있는 방향에 있는 칸 전체를 감시할 수 있다. 사무실에는 벽이 있는데, CCTV는 벽을 통과할 수 없다. CCTV가 감시할 수 없는 영역은 사각지대라고 한다.
CCTV는 회전시킬 수 있는데, 회전은 항상 90도 방향으로 해야 하며, 감시하려고 하는 방향이 가로 또는 세로 방향이어야 한다.
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 6 0
0 0 0 0 0 0
지도에서 0은 빈 칸, 6은 벽, 1~5는 CCTV의 번호이다. 위의 예시에서 1번의 방향에 따라 감시할 수 있는 영역을 '#'로 나타내면 아래와 같다.
CCTV는 벽을 통과할 수 없기 때문에, 1번이 → 방향을 감시하고 있을 때는 6의 오른쪽에 있는 칸을 감시할 수 없다.
0 0 0 0 0 0
0 2 0 0 0 0
0 0 0 0 6 0
0 6 0 0 2 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 5
위의 예시에서 감시할 수 있는 방향을 알아보면 아래와 같다.
CCTV는 CCTV를 통과할 수 있다. 아래 예시를 보자.
0 0 2 0 3
0 6 0 0 0
0 0 6 6 0
0 0 0 0 0
위와 같은 경우에 2의 방향이 ↕ 3의 방향이 ←와 ↓인 경우 감시받는 영역은 다음과 같다.
사무실의 크기와 상태, 그리고 CCTV의 정보가 주어졌을 때, CCTV의 방향을 적절히 정해서, 사각 지대의 최소 크기를 구하는 프로그램을 작성하시오.
입력
첫째 줄에 사무실의 세로 크기 N과 가로 크기 M이 주어진다. (1 ≤ N, M ≤ 8)
둘째 줄부터 N개의 줄에는 사무실 각 칸의 정보가 주어진다. 0은 빈 칸, 6은 벽, 1~5는 CCTV를 나타내고, 문제에서 설명한 CCTV의 종류이다.
CCTV의 최대 개수는 8개를 넘지 않는다.
출력
첫째 줄에 사각 지대의 최소 크기를 출력한다.
import sys
import copy
sys.stdin = open("input.text", "rt")
#nxm, k개의 cctv, 5가지 종류의 cctv
#cctv가 감시할 수 없는 영역이 사각지대.
#cctv 회전 가능. 회전은 항상 90도
#0은 빈칸, 6은 벽, 1~5 cctv 번호. 벽이 있으면 그 이후는 사각지대(감시 불가)
#사무실 크기, 상태, cctv 정보 주어질 때 cctv방향 정해서 사각지대의 최소 크기 구하기
n,m = map(int, input().split())
g = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)] #nxm 크기
#회전은 90도만 가능하다는거 인지하면서 접근 시작
dx = [-1,0,1,0]
dy = [0,1,0,-1] #북 동 남 서 순으로
#1번은 각 요소 4가지, 2번 : 1+3 or 0+2 2가지
#3번 : 0+1,1+2,2+3,3+0 4가지
#4번 : 0+1+2,1+2+3,2+3+0 3가지
#5번 : 0+1+2+3 모든 방향 1가지.
#cctv 방향 정보
mode = [
[],
[[0], [1], [2], [3]],
[[0,2], [1,3]],
[[0,1], [1,2], [2,3], [3,0]],
[[0,1,2], [1,2,3], [2,3,0], [3,0,1]],
[[0,1,2,3]]
] #1번 인덱스부터 사용하기 위해.
data = []
for i in range(n):
for j in range(m):
if 1<=g[i][j]<=5: #cctv인 경우
data.append((g[i][j], i,j))
k = len(data)
res = int(1e9)
def search(x,y,direction,g):
for d in direction: #방향 여러개 가지는 cctv있으니
nx,ny = x,y #기존 위치 일단 복사
while True:
nx += dx[d]
ny += dy[d]
if 0<=nx<n and 0<=ny<m:
if g[nx][ny] == 6: #벽 만나면 끝
break
elif g[nx][ny] == 0: #감시해야하는 영역
g[nx][ny] = -1
else:
break
def DFS(L, g):
global res
if L == k: #모두 선택. 종료조건
cnt = 0
for i in range(n):
for j in range(m):
if g[i][j] == 0:
cnt += 1
res = min(res, cnt)
else: #cctv 방향 선택해야함.
temp = copy.deepcopy(g)
num, x,y = data[L] #현재 탐색할 cctv, 위치 x,y
for direction in mode[num]: #현재 cctv의 방향 중에 하나 선택 그리고 탐색 후에 다음 cctv로 넘어가야지
#cctv 감시영역 구하는 함수 호출
search(x,y,direction, temp) #cctv위치와 감시 방향, 보드 넘김
# print(i) #방향을 리스트로 넘겨줘야지
DFS(L+1, temp) #현재 cctv를 통해서 감시구역 없앤거를 다시 다음 cctv로 넘겨줘야함
temp = copy.deepcopy(g) #백트랙킹 시 현재 cctv 적용안한 버전으로 원상복구
DFS(0,g)
print(res)👻 코멘트
이 문제는 DFS + 구현으로 풀었어야 했다. cctv가 회전 가능하기에 가능한 모든 경우의 수를 따져서 탐색해야 했다.
- 다른 답을 보고 생각한 것이 mode라는 리스트로 회전했을때 바라보는 방향 전부를 넣어줘서 거기서 뽑기를 진행했으면 됐다. 나는 이 생각을 못했음...
👻 또한 배열을 계속해서 복사해야 하기 때문에 깊은 복사로 기존 배열 복사해서 사용했어야 함.
- 그래프 전체를 복사하여 계속 넘겨주어야 함. 그래야 백트랙킹 시 원상복구가 됨
계속해서 하나씩 실수하는데 실수하지말자
