2020년에 입학한 헌내기 도연이가 있다. 도연이는 비대면 수업 때문에 학교에 가지 못해 학교에 아는 친구가 없었다. 드디어 대면 수업을 하게 된 도연이는 어서 캠퍼스 내의 사람들과 친해지고 싶다.
도연이가 다니는 대학의 캠퍼스는
크기이며 캠퍼스에서 이동하는 방법은 벽이 아닌 상하좌우로 이동하는 것이다. 예를 들어, 도연이가 (, )에 있다면 이동할 수 있는 곳은 (, ), (, ), (, ), (, )이다. 단, 캠퍼스의 밖으로 이동할 수는 없다.
불쌍한 도연이를 위하여 캠퍼스에서 도연이가 만날 수 있는 사람의 수를 출력하는 프로그램을 작성해보자.
첫째 줄에는 캠퍼스의 크기를 나타내는 두 정수
N (1 ≤ N ≤ 600), M (1 ≤ M ≤ 600) 이 주어진다.
둘째 줄부터
개의 줄에는 캠퍼스의 정보들이 주어진다. O는 빈 공간, X는 벽, I는 도연이, P는 사람이다. I가 한 번만 주어짐이 보장된다.
첫째 줄에 도연이가 만날 수 있는 사람의 수를 출력한다. 단, 아무도 만나지 못한 경우 TT를 출력한다.
3 5
OOOPO
OIOOX
OOOXP
1
3 3
IOX
OXP
XPP
TT
도연이(I)가 상하좌우로 움직이며 P를 얼만큼 만나는지 출력하고 아니면 TT를 출력하는 문제
도연이의 위치(좌표값)를 정의하고 이동방향을 정의해 상,하,좌,우 이동하며 범위 내에 있고 방문한 곳은 1 아닌 곳은 0으로 처리하며 P를 찾을 수 있음
캠퍼스의 크기: N × M
캠퍼스 정보: 'O'는 빈 공간, 'X'는 벽, 'I'는 도연이의 위치, 'P'는 사람
도연이는 상하좌우로 이동할 수 있으며, 벽을 넘을 수 없. 도연이가 움직일 수 있는 모든 방향을 탐색하면서 사람(P)을 찾을 수 있다.
따라서 이 문제는 그래프 탐색 문제로 볼 수 있다. 이때 너비 우선 탐색(BFS)을 사용하는 것이 적합합니다. BFS는 시작점에서 가까운 노드부터 차례로 탐색하므로 최단 경로를 찾는 문제에 적합합니다.
BFS를 선택한 이유?
- 도연이가 만날 수 있는 사람의 수를 탐색하는 과정에서, BFS는 도연이가 상하좌우로 이동하는 과정에서의 최단 경로를 탐색하게 되므로 자연스럽게 최단 거리 내에 있는 사람들을 먼저 탐색하는 것이 유리
- BFS는 특정 거리 내에 있는 모든 노드를 탐색하는 데 효율적. 도연이가 이동할 수 있는 모든 경로를 동일한 깊이로 탐색하므로 포괄적으로 탐색 가능
이러한 이유로 BFS를 해당 문제 풀이의 자료구조로 선택하였다.
BFS는 기본적으로 큐(queue)를 사용하여 현재 노드에서 인접한 노드들을 먼저 탐색하고, 그 다음 인접한 노드들의 인접 노드들을 차례로 탐색할 수 있다.
#21736.py
from collections import deque
import sys
N, M = map(int, sys.stdin.readline().split())
board = [list(sys.stdin.readline().rstrip()) for _ in range(N)]
# 초기화
ch = [[0]*M for _ in range(N)] # 방문 배열 초기화 방문하지 않은 곳은 0, 방문한 곳은 1로 만들기 위함
dx = [-1, 1, 0, 0] # 좌표 이동 ( 좌, 우 )
dy = [0, 0, -1, 1] # 좌표 이동 ( 상, 하 )
q = deque() # 도연이의 위치를 담을 데크
# 도연이의 위치 정의
for i in range(N):
for j in range(M):
if board[i][j] == 'I':
#도연이의 위치 큐에 삽입
q.append([i, j])
ch[i][j] = 1 # 도연이의 위치 방문 체크
# 만난 사람
per = 0
# bfs 탐색
while q:
for _ in range(len(q)):
# 좌표 하나 꺼내기
x, y = q.popleft()
# 상하좌우 탐색
for i in range(4):
nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]
# 범위 내에 있고, 벽이 아니고, 방문하지 않았다면
if 0 <= nx < N and 0 <= ny < M and board[nx][ny] != 'X' and not ch[nx][ny]: # 방문하지 않은 곳이라면
if board[nx][ny] == 'P':
per += 1
q.append([nx, ny])
ch[nx][ny] = 1
if per == 0:
print("TT")
else:
print(per)