Algorithm/Baekjoon
[Baekjoon, Python] 2178번 : 미로 탐색
JMcunst
2021. 3. 7. 14:24
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도입
백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 다섯 번째 문제이다.
DFS와 BFS
DFS
- Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법.
한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행.
- Stack 또는 Recursive함수로 구현.
- 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E)
BFS
- Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색.
- Queue로 구현
- 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E)
풀이
1. DFS 보다 BFS를 사용한다. 최소거리, 최단거리 등의 문제는 BFS로 해결하는 대표적인 문제라고 볼 수 있다.
2. 해당위치에서 상하좌우를 확인하고 값이 1이라면, 그 위치(matrix[nx][ny])에 현재 위치(matrxi[x][y])값에 1을 증가시킨 값을 넣어준다. 그리고 queue에 nx,ny의 좌표를 넣어준다.
코드
from sys import stdin
dx=[-1,0,1,0] # 좌 우 위 아래
dy=[0,1,0,-1] # 좌 우 위 아래
var_N,var_M = map(int, stdin.readline().split())
matrix = [list(stdin.readline()) for _ in range(var_N)]
queue = [[0, 0]]
matrix[0][0] = 1
def bfs(queue):
while queue:
x, y = queue[0][0], queue[0][1]
del queue[0]
for i in range(4):
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
if 0 <= nx < var_N and 0 <= ny < var_M and matrix[nx][ny] == "1":
queue.append([nx, ny])
matrix[nx][ny] = matrix[x][y] + 1
bfs(queue)
print(matrix[var_N - 1][var_M - 1])
마무리
최소 경로의 문제는 BFS가 유리하다라는 것을 체감할 수 있는 문제였다.
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