문제 링크

분류

너비 우선 탐색, 그래프 이론, 그래프 탐색

 

문제 설명

용사는 마왕이 숨겨놓은 공주님을 구하기 위해 (N, M) 크기의 성 입구 (1,1)으로 들어왔다. 마왕은 용사가 공주를 찾지 못하도록 성의 여러 군데 마법 벽을 세워놓았다. 용사는 현재의 가지고 있는 무기로는 마법 벽을 통과할 수 없으며, 마법 벽을 피해 (N, M) 위치에 있는 공주님을 구출해야만 한다.

마왕은 용사를 괴롭히기 위해 공주에게 저주를 걸었다. 저주에 걸린 공주는 T시간 이내로 용사를 만나지 못한다면 영원히 돌로 변하게 된다. 공주님을 구출하고 프러포즈 하고 싶은 용사는 반드시 T시간 내에 공주님이 있는 곳에 도달해야 한다. 용사는 한 칸을 이동하는 데 한 시간이 걸린다. 공주님이 있는 곳에 정확히 T시간만에 도달한 경우에도 구출할 수 있다. 용사는 상하좌우로 이동할 수 있다.

성에는 이전 용사가 사용하던 전설의 명검 "그람"이 숨겨져 있다. 용사가 그람을 구하면 마법의 벽이 있는 칸일지라도, 단숨에 벽을 부수고 그 공간으로 갈 수 있다. "그람"은 성의 어딘가에 반드시 한 개 존재하고, 용사는 그람이 있는 곳에 도착하면 바로 사용할 수 있다. 그람이 부술 수 있는 벽의 개수는 제한이 없다.

우리 모두 용사가 공주님을 안전하게 구출 할 수 있는지, 있다면 얼마나 빨리 구할 수 있는지 알아보자.

 

입력

첫 번째 줄에는 성의 크기인 N, M 그리고 공주에게 걸린 저주의 제한 시간인 정수 T가 주어진다. 첫 줄의 세 개의 수는 띄어쓰기로 구분된다. (3 ≤ N, M ≤ 100, 1 ≤ T ≤ 10000)

두 번째 줄부터 N+1번째 줄까지 성의 구조를 나타내는 M개의 수가 띄어쓰기로 구분되어 주어진다. 0은 빈 공간, 1은 마법의 벽, 2는 그람이 놓여있는 공간을 의미한다. (1,1)과 (N,M)은 0이다.

 

출력

용사가 제한 시간 T시간 이내에 공주에게 도달할 수 있다면, 공주에게 도달할 수 있는 최단 시간을 출력한다.

만약 용사가 공주를 T시간 이내에 구출할 수 없다면, "Fail"을 출력한다.

 

풀이 (BFS)

시간 복잡도: O(N*M) 공간 복잡도 O(N*M)

아이디어: 성검 그람에 도착시 탐색을 종료하고 공주님의 방과의 거리를 (N-1-y)+(M-1-x)+time+1을 통해 한번에 계산하고

HashSet과 방문한 곳을 1로 바꾸어서 처리하는 방식을 통해 visited[][] 공간을 사용하지 않고도 중복된 공간을 들어가지 않도록 구현

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.*;

public class Main {
    static class Pos {
        int x, y;

        public Pos(int x, int y) {
            this.x = x;
            this.y = y;
        }

        @Override
        public boolean equals(Object o) {
            if (this == o) return true;
            if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
            Pos pos = (Pos) o;
            return x == pos.x && y == pos.y;
        }

        @Override
        public int hashCode() {
            return Objects.hash(x, y);
        }
    }

    public static void main(String[] args)throws IOException{
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        int N = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int M = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int T = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int[][] map = new int[N][M];
        int ans = Integer.MAX_VALUE;

        for (int i = 0; i < N; i++) {
            st = new StringTokenizer(br.readLine());
            for (int j = 0; j < M; j++) {
               int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
                map[i][j] = n;
            }
        }

        int[][] ways = {{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
        int time = -1;
        Queue<HashSet<Pos>> queue = new LinkedList<>();
        HashSet<Pos> node = new HashSet<>();
        node.add(new Pos(0,0));
        queue.add(node);
        while(!queue.isEmpty()){
            HashSet<Pos> curs = queue.poll();
            node = new HashSet<>();
            time++;
            for (Pos cur : curs) {
                map[cur.y][cur.x] = 1;
                for (int[] way : ways) {
                    int y = cur.y+way[0];
                    int x = cur.x+way[1];
                    if(y==N-1&&x==M-1)
                        ans = Math.min(ans,time+1);
                    if(x<0||x>=M||y<0||y>=N||map[y][x]==1)
                        continue;
                    // 성검 사용
                    if(map[y][x] == 2)
                        ans = Math.min(M-1-x+N-1-y+time+1,ans);
                    node.add(new Pos(x,y));
                }
            }
            if(node.size()>=1)
                queue.add(node);

        }

        if(ans<=T)
            System.out.println(ans);
        else
            System.out.println("Fail");
    }
}

답은 맞았지만 해당 방식의 문제점 

즉 HashSet에 데이터 추가, 조회에는 시간복잡도 상으로 O(1)이 소요되지만 생각보다 느릴 수 가 있어 시간적으로 비효율적이며

HashSet은 내부적으로 해시 테이블을 사용하기에, 이는 각 요소를 저장할 때 추가적인 메타데이터(예: 해시 코드, 연결 리스트 노드 등)를 필요로 한다. 따라서 boolean 배열보다 공간적으로 비효율적일 수 있다.

 

개선된 풀이

import javax.print.DocFlavor;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.*;

class Pos{
    int x,y,t;
    Pos(int x,int y, int t){
       this.x = x; this.y = y; this.t=t;
    }
}

public class Main {
    static int ans = Integer.MAX_VALUE;
    public static int sti(StringTokenizer st){
        return Integer.parseInt(st.nextToken());
    }
    public static void main(String[] args)throws IOException{
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        int N = sti(st), M = sti(st), T = sti(st);
        int[][] map = new int[N][M];
        boolean[][] visited = new boolean[N][M];

        for (int i = 0; i < N; i++) {
            st = new StringTokenizer(br.readLine());
            for (int j = 0; j < M; j++) {
                map[i][j] = sti(st);
            }
        }

        int[] dy = {1,-1,0,0};
        int[] dx = {0,0,1,-1};
        // Queue<Pos> q = new LinkedList<>();
        // 유의미한 차이는 없지만 메모리 오버헤드가 더 적음
        ArrayDeque<Pos> q = new ArrayDeque<>();
        q.add(new Pos(0,0,0));
        while(!q.isEmpty()){
            Pos cur = q.pollFirst();
            int x = cur.x, y = cur.y, t = cur.t;
            if(map[y][x]==2)
                ans = Math.min((N-1-y)+(M-1-x)+t,ans);
            if(y==N-1&&x==M-1)
                ans = Math.min(ans,t);
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                int nx = x + dx[i], ny = y + dy[i];
                if (nx < 0 || nx >= M || ny < 0 || ny >= N ||
                        map[ny][nx] == 1 || visited[ny][nx])
                    continue;
                visited[ny][nx] = true;
                q.add(new Pos(nx, ny, t + 1));
            }
        }
        System.out.println(ans>T ? "Fail":ans);
    }
}

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문제 링크

분류

너비 우선 탐색, 그래프 이론, 그래프 탐색

 

문제 설명

철수의 토마토 농장에서는 토마토를 보관하는 큰 창고를 가지고 있다. 토마토는 아래의 그림과 같이 격자모양 상자의 칸에 하나씩 넣은 다음, 상자들을 수직으로 쌓아 올려서 창고에 보관한다.

창고에 보관되는 토마토들 중에는 잘 익은 것도 있지만, 아직 익지 않은 토마토들도 있을 수 있다. 보관 후 하루가 지나면, 익은 토마토들의 인접한 곳에 있는 익지 않은 토마토들은 익은 토마토의 영향을 받아 익게 된다. 하나의 토마토에 인접한 곳은 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽, 앞, 뒤 여섯 방향에 있는 토마토를 의미한다. 대각선 방향에 있는 토마토들에게는 영향을 주지 못하며, 토마토가 혼자 저절로 익는 경우는 없다고 가정한다. 철수는 창고에 보관된 토마토들이 며칠이 지나면 다 익게 되는지 그 최소 일수를 알고 싶어 한다.

토마토를 창고에 보관하는 격자모양의 상자들의 크기와 익은 토마토들과 익지 않은 토마토들의 정보가 주어졌을 때, 며칠이 지나면 토마토들이 모두 익는지, 그 최소 일수를 구하는 프로그램을 작성하라. 단, 상자의 일부 칸에는 토마토가 들어있지 않을 수도 있다.

 

입력

첫 줄에는 상자의 크기를 나타내는 두 정수 M,N과 쌓아올려지는 상자의 수를 나타내는 H가 주어진다. M은 상자의 가로 칸의 수, N은 상자의 세로 칸의 수를 나타낸다. 단, 2 ≤ M ≤ 100, 2 ≤ N ≤ 100, 1 ≤ H ≤ 100 이다. 둘째 줄부터는 가장 밑의 상자부터 가장 위의 상자까지에 저장된 토마토들의 정보가 주어진다. 즉, 둘째 줄부터 N개의 줄에는 하나의 상자에 담긴 토마토의 정보가 주어진다. 각 줄에는 상자 가로줄에 들어있는 토마토들의 상태가 M개의 정수로 주어진다. 정수 1은 익은 토마토, 정수 0 은 익지 않은 토마토, 정수 -1은 토마토가 들어있지 않은 칸을 나타낸다. 이러한 N개의 줄이 H번 반복하여 주어진다.

토마토가 하나 이상 있는 경우만 입력으로 주어진다.

 

출력

여러분은 토마토가 모두 익을 때까지 최소 며칠이 걸리는지를 계산해서 출력해야 한다. 만약, 저장될 때부터 모든 토마토가 익어있는 상태이면 0을 출력해야 하고, 토마토가 모두 익지는 못하는 상황이면 -1을 출력해야 한다.

 

풀이 (BFS)

시간 복잡도 O(H*N*M) 공간 복잡도 O(H*N*M)

아이디어: 기존 (7576) 토마토 문제에서 3차원으로 공간을 잡고 퍼지도록 한다면 해결 할 수 있는 문제

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Main {
    static class Pos{
        int x,y,h;
        Pos(int x,int y,int h){
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.h = h;
        }
    }
    public static boolean judge(int[][][] box){
        for (int[][] ints : box) {
            for (int[] anInt : ints) {
                for (int i : anInt) {
                    if(i==0)
                        return false;
                }
            }
        }
        return true;
    }
    public static void main(String[] args)throws IOException{
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        int M = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int N = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int H = Integer.parseInt(st.nextToken());
        Queue<ArrayList<Pos>> queue = new LinkedList<>();
        int[][][] map = new int[H][N][M];
        ArrayList<Pos> sp = new ArrayList<>();
        for (int k = 0; k < H; k++) {
            for(int i=0;i<N;i++){
                st = new StringTokenizer(br.readLine());
                for(int j=0;j<M;j++){
                    int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
                    if(n==1) sp.add(new Pos(j,i,k));
                    map[k][i][j] = n;
                }
            }
        }

        queue.add(sp);

        int[][] ways = {{1,0,0},{-1,0,0},{0,1,0},{0,-1,0},{0,0,1},{0,0,-1}};

        int ans = -1;
        while(!queue.isEmpty()){
            ArrayList<Pos> cur = queue.poll();
            ArrayList<Pos> nextNode = new ArrayList<>();
            for (Pos pos : cur) {
                for (int[] way : ways) {
                    int y = pos.y + way[1];
                    int x = pos.x + way[0];
                    int h = pos.h + way[2];
                    if(x<0||x>=M||y<0||y>=N||h<0||h>=H||map[h][y][x]==-1||map[h][y][x]==1)
                        continue;
                    nextNode.add(new Pos(x,y,h));
                    map[h][y][x] = 1;
                }
            }
            if(!nextNode.isEmpty())
                queue.add(nextNode);
            ans++;
        }

        if(judge(map))
            System.out.println(ans);
        else
            System.out.println(-1);
    }
}

 

 

문제 링크

분류

그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색

 

문제 설명

정사각형으로 이루어져 있는 섬과 바다 지도가 주어진다. 섬의 개수를 세는 프로그램을 작성하시오.

한 정사각형과 가로, 세로 또는 대각선으로 연결되어 있는 사각형은 걸어갈 수 있는 사각형이다.

두 정사각형이 같은 섬에 있으려면, 한 정사각형에서 다른 정사각형으로 걸어서 갈 수 있는 경로가 있어야 한다. 지도는 바다로 둘러싸여 있으며, 지도 밖으로 나갈 수 없다.

 

입력

입력은 여러 개의 테스트 케이스로 이루어져 있다. 각 테스트 케이스의 첫째 줄에는 지도의 너비 w와 높이 h가 주어진다. w와 h는 50보다 작거나 같은 양의 정수이다.

둘째 줄부터 h개 줄에는 지도가 주어진다. 1은 땅, 0은 바다이다.

입력의 마지막 줄에는 0이 두 개 주어진다.

 

출력

각 테스트 케이스에 대해서, 섬의 개수를 출력한다.

 

풀이 (DFS 그래프 탐색)

시간 복잡도 O(n*m) 공간 복잡도 O(n*m)

아이디어: 전체 배열의 요소를 차례대로 탐색하는데 만약 1인 지점이 나온다면 해당 값을 0으로 표시하고

상하좌우 대각선을 포함한 8가지 방향으로 dfs로 타고 들어가기 만약 0이거나 범위를 벗어나면 나오고 1이면 방금 전 했던 작업의 반복

결과적으로 우리는 한 개의 섬에대해 탐색을 마쳤을 때 섬이라 표시된 1의 값을 전부 0으로 바꿔 줌 으로써 

다음 탐색에 걸리지 않게 된다.

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.*;

public class Main {
    static void dfs(int[][] map, int i, int j, int m, int n){
        // 범위를 벗어났거나 땅(0)이라면 반환
        if(i<0||i>=m||j<0||j>=n||map[i][j]==0)
            return;
        // 섬(1)으로 표시된 값 0으로 수정
        if(map[i][j]==1)
            map[i][j]=0;
        // 8가지 방향에 대해 차례대로 dfs 탐색
        dfs(map,i+1,j,m,n);
        dfs(map,i-1,j,m,n);
        dfs(map,i,j+1,m,n);
        dfs(map,i,j-1,m,n);
        dfs(map,i+1,j+1,m,n);
        dfs(map,i-1,j-1,m,n);
        dfs(map,i+1,j-1,m,n);
        dfs(map,i-1,j+1,m,n);
    }
    public static void main(String[] args)throws IOException{
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        while(true){
            StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
            int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
            int m = Integer.parseInt(st.nextToken());
            if(n==0&&m==0) return;
            int ans = 0;
            int[][] map= new int[m][n];

            for(int i=0;i<m;i++){
                st = new StringTokenizer(br.readLine());
                for(int j=0;j<n;j++){
                    map[i][j] = Integer.parseInt(st.nextToken());
                }
            }
            // 일단 1이라면 섬이기 때문에 카운트 1증가 이후 로직 수행
            for (int i = 0; i <m; i++) {
                for(int j=0; j<n; j++){
                    if(map[i][j]==1){
                        ans++;
                        dfs(map,i,j,m,n);
                    }
                }
            }
            System.out.println(ans);
        }
    }
}

 

문제 링크

분류

너비 우선 탐색, 그래프 이론, 그래프 탐색

 

문제 설명

수빈이는 동생과 숨바꼭질을 하고 있다. 수빈이는 현재 점 N(0 ≤ N ≤ 100,000)에 있고, 동생은 점 K(0 ≤ K ≤ 100,000)에 있다. 수빈이는 걷거나 순간이동을 할 수 있다. 만약, 수빈이의 위치가 X일 때 걷는다면 1초 후에 X-1 또는 X+1로 이동하게 된다. 순간이동을 하는 경우에는 1초 후에 2*X의 위치로 이동하게 된다.

수빈이와 동생의 위치가 주어졌을 때, 수빈이가 동생을 찾을 수 있는 가장 빠른 시간이 몇 초 후인지 구하는 프로그램을 작성하시오.

 

입력

첫 번째 줄에 수빈이가 있는 위치 N과 동생이 있는 위치 K가 주어진다. N과 K는 정수이다.

 

출력

수빈이가 동생을 찾는 가장 빠른 시간을 출력한다.

 

실패한 풀이(BFS + DP 원인: 메모리 초과)

시간 복잡도 O(n) 공간 복잡도 O(n)

아이디어: DP풀이 방식을 적용하여 DP테이블을 모든 공간 만큼 생성시키고 수빈이가 각 칸에 도달 할 수 있는 모든 경우의 수를 체크 및 지속적으로 갱신하여 Math.min() 수빈이가 동생에 도달 하기 전까지 최대한 모든 칸에 도착 할 수 있는 최소 시간의 값을 재갱신 

큐에 수빈이가 도착 할 수 있는 모든 경우를 입력

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        Queue<ArrayList<Integer>> queue = new LinkedList<>();
        int[] map = new int[100001];
        Arrays.fill(map,200000);
        ArrayList<Integer> ans = new ArrayList<>();
        int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int k = Integer.parseInt(st.nextToken());

        map[n] = 0;
        ArrayList<Integer> node = new ArrayList<>(List.of(n));
        queue.add(node);

        while(!queue.isEmpty()){
            ArrayList<Integer> cur = queue.poll();
            ArrayList<Integer> tmp = new ArrayList<>();
            for (Integer pos : cur) {
                if(pos+1<=100000) {
                    map[pos + 1] = Math.min(map[pos + 1], map[pos] + 1);
                    tmp.add(pos+1);
                }
                if(pos-1>=0) {
                    map[pos - 1] = Math.min(map[pos - 1], map[pos] + 1);
                    tmp.add(pos-1);
                }
                if(2*pos<=100000) {
                    map[pos * 2] = Math.min(map[pos * 2], map[pos] + 1);
                    tmp.add(pos*2);
                }
            }
            if(map[k]!=200000||tmp.isEmpty())
                break;

            queue.add(tmp);
        }

        System.out.println(map[k]);
    }
}

 

성공한 풀이(BFS)

시간 복잡도 O(n) 공간 복잡도 O(n)

아이디어: 수빈이가 각 칸에 도달 할 수 있는 모든 경우의 수를 체크 및 지속적으로 갱신하여 Math.min() 수빈이가 동생에 도달 하기 전까지 최대한 모든 칸에 도착 할 수 있는 최소 시간의 값을 재갱신 하는 기존 로직에서 

생각을 좀 더 해보면 현 사이클(시간:n) 이 아닌 그 이후 사이클(시간:n+1)에 도착을 할 것이기 때문에

굳이 모든 경우를 체크 할 필요 없이 만약 이미 해당 칸에 도착한 적이 있다면 큐에 추가하지 않기 때문에

불필요한 이동을 막아 실패한 풀이에 비해 메모리 낭비를 줄일 수 있다.

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
        int[] map = new int[100001];
        Arrays.fill(map,-1);
        ArrayList<Integer> ans = new ArrayList<>();
        int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int k = Integer.parseInt(st.nextToken());

        map[n] = 0;
        queue.add(new int[]{n, 0});

        while(!queue.isEmpty()){
            int[] current = queue.poll();
            int pos = current[0];
            int time = current[1];

            if (pos == k) {
                System.out.println(time);
                break;
            }

            if (pos - 1 >= 0 && map[pos - 1] == -1) {
                map[pos - 1] = time + 1;
                queue.add(new int[]{pos - 1, time + 1});
            }
            if (pos + 1 <= 100000 && map[pos + 1] == -1) {
                map[pos + 1] = time + 1;
                queue.add(new int[]{pos + 1, time + 1});
            }
            if (pos * 2 <= 100000 && map[pos * 2] == -1) {
                map[pos * 2] = time + 1;
                queue.add(new int[]{pos * 2, time + 1});
            }
        }
        System.out.println(map[k]);
    }
}

문제 링크

분류

너비 우선 탐색, 그래프 이론, 그래프 탐색

문제 설명

철수의 토마토 농장에서는 토마토를 보관하는 큰 창고를 가지고 있다. 토마토는 아래의 그림과 같이 격자 모양 상자의 칸에 하나씩 넣어서 창고에 보관한다.

창고에 보관되는 토마토들 중에는 잘 익은 것도 있지만, 아직 익지 않은 토마토들도 있을 수 있다. 보관 후 하루가 지나면, 익은 토마토들의 인접한 곳에 있는 익지 않은 토마토들은 익은 토마토의 영향을 받아 익게 된다. 하나의 토마토의 인접한 곳은 왼쪽, 오른쪽, 앞, 뒤 네 방향에 있는 토마토를 의미한다. 대각선 방향에 있는 토마토들에게는 영향을 주지 못하며, 토마토가 혼자 저절로 익는 경우는 없다고 가정한다. 철수는 창고에 보관된 토마토들이 며칠이 지나면 다 익게 되는지, 그 최소 일수를 알고 싶어 한다.

토마토를 창고에 보관하는 격자모양의 상자들의 크기와 익은 토마토들과 익지 않은 토마토들의 정보가 주어졌을 때, 며칠이 지나면 토마토들이 모두 익는지, 그 최소 일수를 구하는 프로그램을 작성하라. 단, 상자의 일부 칸에는 토마토가 들어있지 않을 수도 있다.

 

입력

첫 줄에는 상자의 크기를 나타내는 두 정수 M,N이 주어진다. M은 상자의 가로 칸의 수, N은 상자의 세로 칸의 수를 나타낸다. 단, 2 ≤ M,N ≤ 1,000 이다. 둘째 줄부터는 하나의 상자에 저장된 토마토들의 정보가 주어진다. 즉, 둘째 줄부터 N개의 줄에는 상자에 담긴 토마토의 정보가 주어진다. 하나의 줄에는 상자 가로줄에 들어있는 토마토의 상태가 M개의 정수로 주어진다. 정수 1은 익은 토마토, 정수 0은 익지 않은 토마토, 정수 -1은 토마토가 들어있지 않은 칸을 나타낸다.

토마토가 하나 이상 있는 경우만 입력으로 주어진다.

 

출력

여러분은 토마토가 모두 익을 때까지의 최소 날짜를 출력해야 한다. 만약, 저장될 때부터 모든 토마토가 익어있는 상태이면 0을 출력해야 하고, 토마토가 모두 익지는 못하는 상황이면 -1을 출력해야 한다.

 

풀이 (BFS 너비 우선 탐색)

시간 복잡도 O(n*m) 공간 복잡도 O(n*m)

아이디어: 저장된 모든 토마토의 (상하좌우)주변의 토마토가 익는 과정을 1사이클 이라고 정의 할 때

익은 토마토들의 정보를 가지고 사이클을 돌리고 이때 익게된 토마토들의 위치 정보를 모두 다음 사이클에 사용한다. 

만약 다음 사이클에 사용할 정보가 비어 있다면 반복을 멈추고 최종적으로 모든 격자를 검사했을 때 0이 남아 있는지 체크 후 

있다면 -1 없다면 지금까지 반복한 사이클의 수를 출력한다.

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.*;

public class Main {
	// 위치 정보를 저장할 클래스
    static class Pos{
        int x;
        int y;
        public Pos(int x, int y) {
            this.x = x;
            this.y = y;
        }
    }
    static Pos[] ways = {new Pos(1,0),new Pos(0,1),
            new Pos(-1,0),new Pos(0,-1)};
    // 격자에 0이 있는지 판단하는 함수
    public static boolean judge(int[][] box){
        for (int[] ints : box) {
            for (int anInt : ints) {
               if(anInt==0)
                   return false;
            }
        }
        return true;
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        int m = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
        ArrayList<Pos> sp = new ArrayList<>();

        Queue<ArrayList<Pos>> queue = new LinkedList<>();
        int[][] box = new int[n][m];
        // ArrayList<Pos> startPoint = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i <n; i++) {
            st = new StringTokenizer(br.readLine());
            for (int j = 0; j <m ; j++) {
                box[i][j] = Integer.parseInt(st.nextToken());
                if(box[i][j]==1) sp.add(new Pos(j,i));
            }
        }
        
        // BFS 작업
        queue.add(sp);

        int ans = 0;
        while(!queue.isEmpty()){
            ArrayList<Pos> node = queue.poll();
            ArrayList<Pos> nextNode = new ArrayList<>();
            for (Pos cur : node) {
                for (Pos way : ways) {
                    int x = cur.x+way.x;
                    int y = cur.y+way.y;
                    if(x<0||y<0||x>=m||y>=n)
                        continue;
                    if(box[y][x]==0){
                        box[y][x] = 1;
                        nextNode.add(new Pos(x,y));
                    }
                }
            }
            if(!nextNode.isEmpty())
                queue.add(nextNode);
            ans++;
        }

        if(judge(box))
            System.out.println(ans-1);
        else
            System.out.println(-1);
    }
}

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BFS: 너비 우선 탐색 

    public void bfsTree(TreeNode root){
        if(root==null)
            return;
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();

        queue.add(root);
        while(!queue.isEmpty()){
        	int n = queue.size();
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                TreeNode nextNode = queue.poll();
                // Do Working
                
                if(nextNode.left!=null)
                    queue.add(nextNode.left);
                if(nextNode.right!=null)
                    queue.add(nextNode.right);
            }
        }
    }

 

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<접근법>

dfs 혹은 bfs를 통한 그래프의 전체 탐색을 따라가면서 중간 중간 Node를 생성하여 연결하면 된다.

 

<중간 문제점>

bfs 를 선택하고 정석적으로 큐를 사용하여 Queue가 빌 때까지 반복을 하는 동안 노드를 새롭게 생성하는 과정 속 에서 기존에 만들어진 노드들이 연결되지 않고 각각의 경우에 모든 노드가 다시 생성되어 전혀 연결되지 않는 문제점이 있었다. 

 

<최종 코드> 

BFS 너비 우선 탐색

class Solution {
    // 시간 복잡도 O(n) 공간 복잡도 O(n)
    public Node cloneGraph(Node node) {
        if(node==null) return null;
        Node ans = new Node(node.val);
        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
        HashMap<Integer,Node> visit = new HashMap<>();
        queue.add(node);
        visit.put(ans.val,ans);

        // bfd 너비 우선 탐색
        while(!queue.isEmpty()){
            Node cur = queue.poll();

            for (Node neighbor:cur.neighbors) {
                if(!visit.containsKey(neighbor.val)) {
                    // visit를 활용하여 새로운 노드를 만들고
                    visit.put(neighbor.val,new Node(neighbor.val));
                    queue.add(neighbor);
                }
                // 만들어진 노드를 기존의 노드와 연결 시킴
                visit.get(cur.val).neighbors.add(visit.get(neighbor.val));
            }
        }

        return ans;
    }
}

DFS 깊이 우선 탐색

import java.util.*;

class Node {
    public int val;
    public List<Node> neighbors;
    public Node() {
        val = 0;
        neighbors = new ArrayList<Node>();
    }
    public Node(int _val) {
        val = _val;
        neighbors = new ArrayList<Node>();
    }
    public Node(int _val, ArrayList<Node> _neighbors) {
        val = _val;
        neighbors = _neighbors;
    }
}

class Solution {
    // 시간 복잡도 O(n) 공간 복잡도 O(n)
    public void DFS(Node cur,HashMap<Integer,Node> visit){
        for (Node neighbor:cur.neighbors) {
            if(!visit.containsKey(neighbor.val)) {
                // visit를 활용하여 새로운 노드를 만들고
                visit.put(neighbor.val,new Node(neighbor.val));
                DFS(neighbor,visit);
            }
            // 만들어진 노드를 기존의 노드와 연결 시킴
            visit.get(cur.val).neighbors.add(visit.get(neighbor.val));
        }
    }
    public Node cloneGraphDFS(Node node) {
        if(node==null) return null;
        Node ans = new Node(node.val);
        HashMap<Integer,Node> visit = new HashMap<>();
        visit.put(ans.val,ans);
        DFS(node, visit);

        return ans;
    }
}

단계적으로 풀기 좋은 dfs, bfs 문제가 있어 같이 포스팅 하게 되었다.

<의역>: mxn 만큼의 '1'(땅) '0'(물)로 이루어진 이차원 char 배열이 있을 때  1이 존재하는 공간(땅)의 갯수를 반환 하라.

단 연속적으로 이어진 공간은 한 개의 땅으로 인정한다.  

 

<접근법>

이차원 배열을 순차적으로 탐색하여 '1'인 곳을 반견하면 땅의 갯수+1

그리고 해당 지점을 기준으로 dfs로 탐색하여 '1'인 곳은 방문 했다는 표시를 하고

각 방향에서 '0'이 나오거나 배열의 범위의 맨 끝에 도달하면 return 

 

<코드>

class Solution {
    public void dfs(char[][] grid,int i, int j){
        if(i<0||i>= grid.length||j<0||j>=grid[0].length)
            return;
        if(grid[i][j]=='0')
            return;
        grid[i][j]='0';
        
        dfs(grid, i+1, j); dfs(grid, i-1, j);
        dfs(grid, i, j+1); dfs(grid, i, j-1);
    }
    public int numIslands(char[][] grid) {
        int count=0;
        for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
            for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
                if(grid[i][j]=='1') {
                    count++;
                    dfs(grid, i, j);
                }
            }
        }
        return count;
    }
}

<의역>: 위에 문제에서 한 가지 조건이 추가 단순히 땅의 갯수를 반환 하는 것이 아니라

상하좌우가 전부 물로 둘러 싸인 섬의 갯수를 반환 

 

<접근법>

해당 문제의 값이 땅은 0이고 물은 1임을 이용하여 

이차원배열을 순차적으로 탐색할 때 해당 값이 0이면 그 점을 기준으로 dfs 하여

벽이라면 0, 그렇지 않으면 1을 반환하도록 하고 방문한 땅을 표시

그 후 상하좌우 4방향에 탐색한 결과값을 곱하여 반환

(만약 주변에 벽이 있다면 0, 물로만 둘러 싸여 있다면 1이 반환될 것)

 

<코드>

class Solution {
    // 시간 복잡도 O(n*m) 공간 복잡도 O(n*m)
    public int dfs(int[][] grid,int i,int j){
        if(i<0||i>=grid.length||j<0||j>= grid[0].length)
            return 0;
        if(grid[i][j]>0)
            return 1;
        grid[i][j] = 2;

        return dfs(grid, i+1, j)*dfs(grid, i-1, j)*dfs(grid, i, j+1)*dfs(grid, i, j-1);
    }
    public int closedIsland(int[][] grid) {
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
            for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
                if(grid[i][j]==0)
                    count+=dfs(grid,i,j);
            }
        }
        return count;
    }
}

<의역>: 바로 위에 있던 1254번 문제에서 섬의 갯수를 반환 했다면 이제는 섬을 구성하는 cell의 갯수를 반환 할 것 

 

<접근법>

마찬가지로 이차원 배열을 순차적으로 탐색하되 해당 값이 1 이라면 해당 값을 기준으로 dfs 탐색 

해당 공간이 땅이라면 1을 반환하고 그렇지 않으면 0을 반환 만약 배열의 범위 끝에 맞닿는 다면 벗어 놨다면 따로 변수를 통해 섬이 아님을 표시 + 각각 방문한 땅을 표시 

종합적으로 해당 영역이 섬이 아닐 경우

해당 cell에서 상하좌우의 땅의 수를 모두 더해 반환

 

<코드>

class Solution{
    private boolean isIsland = true;
    public int dfs(int [][] grid,int i,int j){
        int count = 0;
        if(i<0||i>= grid.length||j<0||j>=grid[0].length) {
            isIsland = false;
            return 0;
        }
        if(grid[i][j]<1)
            return 0;

        if(grid[i][j]==1) {
            grid[i][j]=-1;
            count=1;
        }

        int[][] fourWay = {{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
        for (int[] way:fourWay) {
            count += dfs(grid,i+way[0],j+way[1]);
        }

        return count;
    }
    public int numEnclaves(int[][] grid) {
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
            for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
                if(grid[i][j]==1) {
                    int tmp = dfs(grid, i, j);
                    if(isIsland)
                        ans+=tmp;
                    isIsland = true;
                }
            }
        }
        return ans;
    }
}

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