🌼 이전 내용

  1. 다익스트라 알고리즘 이론 및 구현 코드
  2. 플로이드 워셜 알고리즘 이론 및 구현 코드

🌼 최단 경로 알고리즘 기초 문제 풀이

📄 <문제 1> 전보: 문제 설명

  • 어떤 나라에는 N개의 도시가 있다. 그리고 각 도시는 보내고자 하는 메시지가 있는 경우, 다른 도시로 전보를 보내서 다른 도시로 해당 메시지를 전송할 수 있다.
  • 하지만 X라는 도시에서 Y라는 도시로 전보를 보내고자 한다면, 도시 X에서 Y로 향하는 통로가 설치되어 있어야 한다. 
  • 예를 들어 X에서 Y로 향하는 통로는 있지만, Y에서 X로 향하는 통로가 없다면 Y는 X로 메시지를 보낼 수 없다. 또한 통로를 거쳐 메시지를 보낼 때는 일정 시간이 소요된다.
  • 어느날 C라는 도시에서 위급 상황이 발생했다. 그래서 최대한 많은 도시로 메시지를 보내고자 한다.
  • 메시지는 도시 C에서 출발하여 각 도시 사이에 설치된 통로를 거쳐, 최대한 많이 퍼져나갈 것이다.
  • 각 도시의 번호와 통로가 설치되어 있는 정보가 주여졌을 때, 도시 C에서 보낸 메시지를 받게 되는 도시의 개수는 총 몇 개이며 도시들이 모두 메시지를 받는 데까지 걸리는 시간은 얼마인지 계산하는 프로그램을 작성하시오.
  • 시간제한: 1초
  • 메모리 제한: 128MB
  • 입력 조건
    • 첫째 줄에 도시의 개수 N, 통로의 개수 M, 메시지를 보내고자 하는 도시 C가 주어진다.
    • (1 <= N <= 30000, 1 <= M <= 200000, 1 <= C <= N)
    • 둘째 줄부터 M+1번째 줄에 걸쳐서 통로에 대한 정보 X, Y, Z가 주어진다. 이는 특정 도시 X에서 다른 특정 도시 Y로 이어지는 통로가 있으며, 메시지가 전달되는 시간이 Z라는 의미이다.
    • (1 <= X, Y <= N, 1 <= Z <= 1000)
  • 출력 조건
    • 첫째 줄에 도시 C에서 보낸 메시지를 받는 도시의 총 개수와 총 걸리는 시간을 공백으로 구분하여 출력한다.

💡<문제 1> 전보: 문제 해결 아이디어

  • 핵심 아이디어: 한 도시에서 다른 도시까지의 최단 거리 문제로 치환할 수 있다.
  • N과 M의 범위가 충분히 크기 때문에 우선순위 큐를 활용한 다익스트라 알고리즘을 구현한다.

✅ <문제 1> 정답 코드

import heapq
from sys import stdin

input = stdin.readline

def dijkstra(start):
    q = []
    # 시작 노드로 가기 위한 최단 거리는 0으로 설정하여, 큐에 삽입
    heapq.heappush(q, (0, start))
    distance[start] = 0

    while q:
        # 가장 최단 거리가 짧은 노드에 대한 정보를 꺼내기
        dist, now = heapq.heappop(q)
        if distance[now] < dist:
            continue
        for i in graph[now]:
            cost = dist + i[1]
            if cost < distance[i[0]]:
                heapq.heappush(q, (cost, i[0]))

# 노드의 개수, 간선의 개수, 시작 노드를 입력받기
n, m, start = map(int, input().split())

# 각 노드에 연결되어 있는 노드에 대한 정보를 담는 리스트를 만들기
graph = [[] for _ in range(n + 1)]

# 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화
INF = int(1e9)

distance = [INF] * (n + 1)

# 모든 간선 정보 입력 받기
for _ in range(m):
    x, y, z = map(int, input().split())
    # x번 노드에서 y번 노드로 가는 비용이 z라는 의미
    graph[x].append((y, z))

# 다익스트라 알고리즘 수행
dijkstra(start)

# 도달할 수 있는 노드의 개수
count = 0

# 도달할 수 있는 노드 중에서, 가장 멀리 있는 노드와의 최단 거리
max_distance = 0
for d in distance:
    # 도달할 수 있는 노드인 경우
    if d != INF:
        count += 1
        max_distance = max(max_distance, d)
# 시작 노드는 제외해야 하므로 count - 1을 추렭
print(count - 1, max_distance)

 

📄 <문제 2> 미래 도시: 문제 설명

  • 미래 도시에는 1번부터 N번까지의 회사가 있는데 특정 회사끼리는 서로 도로를 통해 연결되어 있다. 방문 판매원 A는 현재 1번 회사에 위치해 있으며, X번 회사에 방문해 물건을 판매하고자 한다.
  • 미래 도시에서 특정 회사에 도착하기 위한 방법은 회사끼리 연결되어 있는 도로를 이용하는 방법이 유일하다. 
  • 또한 연결된 2개의 회사는 양방향으로 이동할 수 있다. 공중 미래 도시에서 특정 회사와 다른 회사가 도로로 연결되어 있다면, 정확히 1만큼의 시간으로 이동할 수 있다.
  • 또한 오늘 방문 판매원 A는 기대하던 소개팅에도 참석하고자 한다.
  • 소개팅의 상대는 K번 회사에 존재한다. 방문 판매원 A는 X번 회사에 가서 물건을 판매하기 전에 소개팅 상대의 회사에 찾아가서 함께 커피를 마실 예정이다. 따라서 방문 판매원 A는 1번 회사에서 출발하여 K번 회사를 방문한 뒤에 X번 회사로 가는 것이 목표이다.
  • 이때 방문 판매원 A는 가능한 한 빠르게 이동하고자 한다.
  • 방문 판매원이 회사 사이를 이동하게 되는 최소 시간을 계산하는 프로그램을 작성하시오.
  • 시간제한: 1초
  • 메모리 제한: 128MB
  • 입력 조건
    • 첫째 줄에 회사의 개수 N과 경로의 개수 M이 공백으로 구분되어 차례대로 주어진다. (1 <= N, M <= 100)
    • 둘째 줄부터 M+1번째 줄에는 연결된 두 회사의 번호가 공백으로 구분되어 주어진다.
    • M + 2번째 줄에는 X와 K가 공백으로 구분되어 차례대로 주어진다. (1 <= K <= 100)
    • (1 <= X, Y <= N, 1 <= Z <= 1000)
  • 출력 조건
    • 첫째 줄에 방문 판매원 A가 K 번 회사를 거쳐 X번 회사로 가는 최소 이동 시간을 출력한다.
    • 만약 X번 최사에 도달할 수 없다면 -1을 출력한다.

💡<문제 2> 미래 도시: 문제 해결 아이디어

  • 핵심 아이디어: 전형적인 최단 거리 문제이므로 최단 거리 알고리즘을 이용해 해결한다.
  • N의 크기가 최대 100이므로 플로이드 워셜 알고리즘을 이용해도 효율적으로 해결할 수 있다.
  • 플로이드 워셜 알고리즘을 수행한 뒤에 (1번 노드에서 X까지의 최단 거리 + X에서 K까지의 최단 거리)를 계산하여 출력하면 정답 판정을 받을 수 있다.

✅ <문제 2> 정답 코드

from sys import stdin

input = stdin.readline

N, M = map(int, input().split())

INF = int(1e9)

distance = [[INF] * (N+1) for _ in range(N+1)]
for i in range(N+1):
    for j in range(N+1):
        if i == j:
            distance[i][j] = 0


for _ in range(M):
    x, y = map(int, input().split())
    distance[x][y] = 1
    distance[y][x] = 1

for k in range(1, N+1):
    for i in range(1, N+1):
        for j in range(1, N+1):
            distance[i][j] = min(distance[i][j], distance[i][k] + distance[k][j])

X, K = map(int, input().split())

if distance[K][X] == INF:
    print(-1)
else:
    print(distance[1][K] + distance[K][X])
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🌼 Floyd-Warshall Algorithm (플로이드 워셜 알고리즘)

🌼 플로이드 워셜 알고리즘

  • 모든 노드에서 다른 모든 노드까지의 최단 경로를 모두 계산
  • 플로이드 워셜 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 마찬가지로 단계별로 거쳐가는 노드를 기준으로 알고리즘을 수행한다.
    • 다만, 매 단계마다 방문하지 않은 노드 중에 최단거리를 갖는 노드를 찾는 과정이 필요하지 않다플로이드 워셜은 2차원 테이블에 최단거리 정보를 계산한다.
  • 플로이드 워셜은 2차원 테이블에 최단거리 정보를 계산한다.
  • 플로이드 워셜 알고리즘은 DP 유형에 속한다.
  • 각 단계마다 특정한 노드 K를 거쳐가는 경로를 확인한다.
    • a에서 b로 가는 최단 거리보다 a에서 k를 거쳐 b로 가는 거리가 더 좋은지 검사
  • 점화식
    • Dab = min(Dab, Dak + Dkb)

🌼 플로이드 워셜 알고리즘: 동작과정 살펴보기

  • [초기상태] 그래프를 준비하고, 최단거리 테이블 초기화

  • [Step1] 1번 노드를 거쳐가는 경우를 고려하여 테이블을 갱신

위 단계를 반복

 

🌼 플로이드 워셜 알고리즘 구현 코드

INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정

# 노드의 개수 및 간선의 개수를 입력받기
n = int(input())
m = int(input())

# 2차원 리스트(그래프 표현)를 만들고, 무한으로 초기화
graph = [[INF] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]

# 자기 자신에서 자기 자신으로 가는 비용은 0으로 초기화
for i in range(1, n + 1):
    for j in range(1, n + 1):
        if i == j:
            graph[i][j] = 0

# 각 간선에 대한 정보를 입력 받아, 그 값으로 초기화
for _ in range(m):
    # A에서 B로 가는 비용은 C라고 설정
    a, b, c = map(int, input().split())
    graph[a][b] = c

# 점화식에 따라 플로이드 워셜 알고리즘을 수행
for k in range(1, n + 1):
    for a in range(1, n + 1):
        for b in range(1, n + 1):
            graph[a][b] = min(graph[a][b], graph[a][k] + graph[k][b])

# 수행된 결과를 출력
for a in range(1, n + 1):
    for b in range(1, n + 1):
        # 도달할 수 없는 경우, 무한이라고 출력
        if graph[a][b] == INF:
            print('INFINITY', end=' ')
        else:
            print(graph[a][b], end=' ')
    print()
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🔬 연구소

  • 시간제한: 2초
  • 메모리 제한: 512MB

📄 문제

  • 인체에 치명적인 바이러스를 연구하던 연구소에서 바이러스가 유출되었다. 다행히 바이러스는 아직 퍼지지 않았고, 바이러스의 확산을 막기 위해서 연구소에 벽을 세우려고 한다.
  • 연구소는 크기가 N x M인 직사각형으로 나타낼 수 있으며, 직사각형은 1 x 1 크기의 정사각형으로 나누어져 있다. 연구소는 빈 칸, 벽으로 이루어져 있으며, 벽은 칸 하나를 가득 차지한다.
  • 일부 칸은 바이러스가 존재하며, 이 바이러스는 상하좌우로 인접한 빈 칸으로 모두 퍼져나갈 수 있다.
  • 새로 세울 수 있는 벽의 개수는 3개이며, 꼭 3개를 세워야 한다.
  • 예를 들어, 아래와 같이 연구소가 생긴 경우를 살펴보자.

  • 이때, 0은 빈 칸, 1은 벽, 2는 바이러스가 있는 곳이다. 아무런 벽을 세우지 않았다면, 바이러스는 모든 빈 칸으로 퍼져나갈 수 있다.
  • 2행 1열, 1행 2열, 4행 6열에 벽을 세운다면 지도의 모양은 아래와 같아지게 된다.

  • 바이러스가 퍼진 뒤의 모습은 아래와 같아진다.

  • 벽을 3개 세운 뒤, 바이러스가 퍼질 수 없는 곳을 안전 영역이라고 한다.
  • 위의 지도에서 안전 영역의 크기는 27이다.
  • 연구소의 지도가 주어졌을 때 얻을 수 있는 안전 영역 크기의 최댓값을 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

  • 첫째 줄에 지도의 세로 크기 N과 가로 크기 M이 주어진다.( 3 <= N, M <= 8)
  • 둘째 줄 부터 N개의 줄에 지도의 모양이 주어진다. 0은 빈 칸, 1은 벽, 2는 바이러스가 있는 위치이다.
  • 2의 개수는 2보다 크거나 같고, 10보다 작거나 같은 자연수이다.
  • 빈 칸의 개수는 3개 이상이다.

출력

  • 첫째 줄에 얻을 수 있는 안전 영역의 최대 크기를 출력한다.

 

💡 문제 아이디어

  • bfs/dfs문제 인 것 같은데 이를 활용하여 어떤 방식으로 구현해야 할지 감이 오지 않아서 다른 사람 풀이에서 주석을 통해 로직만 참고
    1. 하나씩 펜스를 친다.
      • 펜스가 3개가 되면 바이러스 전파해서 안전영역 센다.
      • 3개 미만이면 펜스 계속 치기

✅ 정답 코드 (풀이 참고 + GPT 활용)

# 연구소
from sys import stdin
from collections import deque
import copy

input = stdin.readline

# 세로, 가로 입력
N, M = map(int, input().split())

# 연구소 지도 입력
lab = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]

# 바이러스 위치 저장
viruses = []

# 빈곳 위치 저장
empty_spaces = []

for i in range(N):
    for j in range(M):
        if lab[i][j] == 2:
            viruses.append((i, j))
        elif lab[i][j] == 0:
            empty_spaces.append((i, j))

# 안전영역 최대값 저장
max_safe = -1

def virus_and_return_safe():
    global result
    directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
    temp_lab = copy.deepcopy(lab)
    queue = deque(viruses)

    while queue:
        x, y = queue.popleft()

        for dx, dy in directions:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if 0 <= nx < N and 0 <= ny < M and temp_lab[nx][ny] == 0:
                temp_lab[nx][ny] = 2
                queue.append((nx, ny))
    cnt = 0
    for i in range(N):
        cnt += temp_lab[i].count(0)

    result = max(result, cnt)



def make_wall(cnt, index):
    if cnt == 3:
        virus_and_return_safe()
        return
    for i in range(index, len(empty_spaces)):
        x, y = empty_spaces[i]
        lab[x][y] = 1
        make_wall(cnt + 1, i + 1)
        lab[x][y] = 0 # 백트래킹
result = 0
make_wall(0, 0)
print(result)
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🧱 벽부수고 이동하기

  • 시간제한: 2초
  • 메모리 제한: 192MB

📄 문제

  • N x M의 행렬로 표현되는 맵이 있다. 
  • 맵에서는 0은 이동할 수 있는 곳을 나타내고, 1은 이동할 수 없는 벽이 있는 곳을 나타낸다.
  • 당신은 (1,1) 에서 (N, M)의 위치까지 이동하려 하는데, 이때 최단 경로로 이동하려 한다.
  • 최단경로는 맵에서 가장 적은 개수의 칸을 지나는 경로를 말하는데, 이때 시작하는 칸과 끝나는 칸도 포함해서 센다.
  • 만약에 이동하는 도중에 한 개의 벽을 부수고 이동하는 것이 좀 더 경로가 짧아진다면, 벽을 한 개 까지 부수고 이동하여도 된다.
  • 한 칸에서 이동할 수 있는 칸은 상하좌우로 인접한 칸이다.
  • 맵이 주어졌을 때, 최단 경로를 구해내는 프로그램을 작성하시오.

입력

  • 첫 줄에 N(1 <= N <= 1000), M(1 <= M <= 1000)이 주어진다.
  • 다음 N개의 줄에  M개의 숫자로 맵이 주어진다.
  • (1,1)과 (N, M)은 항상 0이라고 가정하자.

출력

  • 첫째 줄에 최단 거리를 출력한다. 불가능할 때는 -1을 출력한다.

💡 문제 접근 아이디어

  • (1, 1)과 (N, M) 각각 하, 우와 상, 좌가 1인 경우 == -1
  • 가다가 길이 끊기는 경우 == -1
  • DFS 알고리즘

 

❌ 2% 틀렸습니다.

  • 너무 단순하게 예제 코드에만 맞춰서 생각한 것 같다.
  • 다시 생각해보자.
  • DFS가 아니라 BFS로 풀어야 하는게 맞는 것 같음! 
from sys import stdin

input = stdin.readline

N, M = map(int, input().split())
walls = []

for _ in range(N):
    walls.append(list(map(int, input().strip())))

# (1,1)과 (N,M)이 1로 가로막혀 있는지 확인
start = walls[0][1] and walls[1][0]
end = walls[N-1][M-2] and walls[N-2][M-1]

if start and end:
    print(-1)
    exit()


def dfs(graph, start):
    # start (x, y, value, walls-flag)
    stack = [start]

    # directions
    directionsX = [1, -1, 0, 0]
    directionsY = [0, 0, -1, 1]

    while stack:
        x, y, value, flag = stack.pop()
        # print(x, y, value, flag)
        # for g in graph:
        #     print(g)
        # print()

        graph[x][y] = min(value, graph[x][y]) if graph[x][y] > 1 else value

        for i in range(len(directionsX)):
            nx, ny = x + directionsX[i], y + directionsY[i]
            if 0 <= nx < N and 0 <= ny < M and graph[nx][ny] in [0, 1]:
                if flag:
                    if graph[nx][ny] == 0:
                        stack.append((nx, ny, value + 1, flag))
                else:
                    if graph[nx][ny] == 1:
                        stack.append((nx, ny, value + 1, True))
                    else:
                        stack.append((nx, ny, value + 1, flag))
    return graph

result = dfs(walls, (0, 0, 2, False))

if result[N-1][M-1] > 1:
    print(result[N-1][M-1] - 1)
else:
    print(-1)

 

❌ 메모리 초과 >> 이런,,

  • visited check할때 set 사용, 4 tuple 사용 등 이슈로 메모리 초과가 난 것 같다는 예상 >> 3차원 배열로 visited 선언해서 방문 체크로 변경
from sys import stdin
from collections import deque

input = stdin.readline

N, M = map(int, input().split())
walls = []

for _ in range(N):
    walls.append(list(map(int, input().strip())))

# (1,1)과 (N,M)이 1로 가로막혀 있는지 확인
start = walls[0][1] and walls[1][0]
end = walls[N-1][M-2] and walls[N-2][M-1]

if start and end:
    print(-1)
    exit()


def bfs(graph, start):
    # start (x, y, value, walls-flag)
    queue = deque([start])

    # directions
    directionsX = [-1, 1, 0, 0]
    directionsY = [0, 0, 1, -1]

    while queue:
        x, y, value, flag = queue.popleft()
        # print(x, y, value, flag)
        # for g in graph:
        #     print(g)
        # print(graph[x][y], value)
        # print()

        graph[x][y] = min(value, graph[x][y]) if graph[x][y] > 1 else value

        for i in range(len(directionsX)):
            nx, ny = x + directionsX[i], y + directionsY[i]
            if 0 <= nx < N and 0 <= ny < M and graph[nx][ny] in [0, 1]:
                if flag:
                    if graph[nx][ny] == 0:
                        queue.append((nx, ny, value + 1, flag))
                else:
                    if graph[nx][ny] == 1:
                        queue.append((nx, ny, value + 1, True))
                    else:
                        queue.append((nx, ny, value + 1, flag))
    return graph

result = bfs(walls, (0, 0, 2, False))

if result[N-1][M-1] > 1:
    print(result[N-1][M-1] - 1)
else:
    print(-1)


# 7 4
# 0000
# 1110
# 1000
# 1000
# 0000
# 0111
# 0000
# answer: 10

 

✅  성공 코드 

from sys import stdin
from collections import deque

input = stdin.readline

N, M = map(int, input().split())
walls = []

for _ in range(N):
    walls.append(list(map(int, input().strip())))

def bfs(graph, start):
    queue = deque([start])
    visited = [[[0, 0] for _ in range(M)] for _ in range(N)]
    visited[0][0][0] = 1 # 시작점 방문 표시

    # directions
    directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, 1), (0, -1)]

    while queue:
        x, y, flag = queue.popleft()

        if x == N - 1 and y == M - 1:
            return visited[x][y][flag]

        for dx, dy in directions:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if 0 <= nx < N and 0 <= ny < M:
                # 벽이 아니고 아직 방문하지 않은 경우
                if graph[nx][ny] == 0 and visited[nx][ny][flag] == 0:
                    visited[nx][ny][flag] = visited[x][y][flag] + 1
                    queue.append((nx, ny, flag))
                # 벽이고 아직 벽을 부수지 않은 경우
                elif graph[nx][ny] == 1 and flag == 0 and visited[nx][ny][1] == 0:
                    visited[nx][ny][1] = visited[x][y][0] + 1
                    queue.append((nx, ny, 1))
    # 도달할 수 없을 경우
    return -1

print(bfs(walls, (0, 0, 0)))


# 7 4
# 0000
# 1110
# 1000
# 1000
# 0000
# 0111
# 0000
# answer: 10
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