손가락놀이터

문제 리뷰

1. DFS와 BFS를 매트릭스를 통해 구현되는 방식이다.
2. DFS와 BFS의 정석으로 기초인 문제같다.

문제 링크

import sys
from collections import deque

n, m, v = map(int, sys.stdin.readline().split())
matrix = [[0] * (n+1) for _ in range(n+1)]

for _ in range(m):
    # 입력값 매트릭스로 구현
    line = list(map(int,sys.stdin.readline().split()))
    matrix[line[0]][line[1]] = 1
    matrix[line[1]][line[0]] = 1

# DFS 구현
def dfs(start, visited):
    # stack 활용
    visited += [start]
    for c in range(len(matrix[start])):
        # start에서 c로 갈 수 있으면서 아직 방문하지 않은 경우에 방문.
        if matrix[start][c] == 1 and c not in visited:
            dfs(c,visited)
    return visited

# BFS 구현
def bfs(start):
    # Queue로 구현
    visited = [start]
    queue = deque([start])

    while queue:
        # popleft로 0에 값 뽑기
        n = queue.popleft()
        for c in range(len(matrix[start])):
            # n에서 c로 갈 수 있으면서 아직 방문하지 않은 경우에 방문.
            if matrix[n][c] == 1 and c not in visited:

                visited.append(c)   # 방문처리
                queue.append(c)     # Queue에 추가
    return visited

문제후기

1. 처음 문제를 보고 단어가 순차적으로 찾아간다는 것과 최소거리를 구하는 것을 보고 word를 노드, 변환가능한 단어관계를 간선으로 생각했습니다.

2. begin을 포함한 words를 노드와 간선으로 표시한 이후 BFS를 이용해서 답을 구했습니다. DFS보다 BFS가 더 효율적이라 생각했습니다.

문제 설명

두 개의 단어 begin, target과 단어의 집합 words가 있습니다. 아래와 같은 규칙을 이용하여 begin에서 target으로 변환하는 가장 짧은 변환 과정을 찾으려고 합니다.

1. 한 번에 한 개의 알파벳만 바꿀 수 있습니다. 2. words에 있는 단어로만 변환할 수 있습니다.

예를 들어 begin이 hit, target가 cog, words가 [hot,dot,dog,lot,log,cog]라면 hit -> hot -> dot -> dog -> cog와 같이 4단계를 거쳐 변환할 수 있습니다.

두 개의 단어 begin, target과 단어의 집합 words가 매개변수로 주어질 때, 최소 몇 단계의 과정을 거쳐 begin을 target으로 변환할 수 있는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항

• 각 단어는 알파벳 소문자로만 이루어져 있습니다.
• 각 단어의 길이는 3 이상 10 이하이며 모든 단어의 길이는 같습니다.
• words에는 3개 이상 50개 이하의 단어가 있으며 중복되는 단어는 없습니다.
• begin과 target은 같지 않습니다.
• 변환할 수 없는 경우에는 0를 return 합니다.

입출력 예

입출력 예 설명

예제 #1
문제에 나온 예와 같습니다.

예제 #2
target인 cog는 words 안에 없기 때문에 변환할 수 없습니다.

from _collections import deque


def solution(begin, target, words):

    answer = 0      # 결과값
    length = len(begin)     # 단어 길이
    word_node = {}          # 변환 가능한 단어를 노드로 변환
    words.insert(0, begin)  # begin값 words에 추가

    # words 값들을 노드변환
    for idx in range(len(words)):
        word_node[idx] = []

    # 변환가능한 단어를 간선으로 변환
    for idx in range(len(words)):
        for idx2 in range(idx + 1, len(words)):
            chk_word = 0
            for c in range(length):
                if words[idx][c] == words[idx2][c]:
                    chk_word += 1
            # 만약 다른 글자가 1개인 경우 변환가능한 단어
            if chk_word == length - 1:
                word_node[idx].append(idx2)
                word_node[idx2].append(idx)

    wait_visit = []     # 다음 거리의 노드
    visit = deque([0])  # 큐에 넣어서 순차적으로 노드 방문
    visited = [0] * len(words)      # 노드 방문 여부 체크
    visited[0] = 1      # begin값부터 시작
    

    while True:
        # 큐에 값이 있을때까지
        while visit:
            # 방문 노드
            now_word = visit.pop()
            
            # word_node에서 간선으로 방문가능한지 확인
            for idx in word_node[now_word]:

                # 이미 방문한 노드인지 확인
                if visited[idx] == 1:
                    continue
                # 만약 해당 노드가 target값이면 종료
                if words[idx] == target:
                    return answer + 1
                # 다음 큐 리스트에 추가
                wait_visit.append(idx)
                # 방문체크
                visited[idx] = 1
        # 노드간의 거리 
        answer += 1
        
        # 만약 다음 방문할 노드가 없으면 종료
        if wait_visit:
            visit = deque(wait_visit)
            wait_visit = []
        else:
            return 0

문제 후기

1. 먼저 그래프로 구성되어 있다는 것에서 DFS와 BFS 둘 중 하나로 해결겠다는 생각을 했고 문제를 읽고 가장 먼 노드의 갯수를 세는 것으로 BFS로 풀 것을 정했다.

2. 단순히 방문한 노드를 체크하는 것으로 하니 시간초과가 발생했다.

3. 배열 상태에 있는 것을 dictionary를 통해 hash형태로 변환하여 모든 vertext를 확인하지 않고 해당 노드의 간선만 확인하여 진행했더니 문제가 해결됐다.

문제 설명

n개의 노드가 있는 그래프가 있습니다. 각 노드는 1부터 n까지 번호가 적혀있습니다. 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드의 갯수를 구하려고 합니다. 가장 멀리 떨어진 노드란 최단경로로 이동했을 때 간선의 개수가 가장 많은 노드들을 의미합니다.

노드의 개수 n, 간선에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 vertex가 매개변수로 주어질 때, 1번 노드로부터 가장 멀리 떨어진 노드가 몇 개인지를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항

• 노드의 개수 n은 2 이상 20,000 이하입니다.
• 간선은 양방향이며 총 1개 이상 50,000개 이하의 간선이 있습니다.
• vertex 배열 각 행 [a, b]는 a번 노드와 b번 노드 사이에 간선이 있다는 의미입니다.

입출력 예

입출력 예 설명

예제의 그래프를 표현하면 아래 그림과 같고, 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드는 4,5,6번 노드입니다.

from _collections import deque

def solution(n, edge):
    answer = 1      # 정답값
    now_visit = deque([])   # 방문 노드 큐
    next_visit = []         # 다음 방문 노드
    visited = [0] * (n + 1) # 노드 방문 여부 확인
    visited[1] = 1

    # dictionary를 통해 hash로 빠르게 간선을 찾음.
    node_dic = {}
    for i in range(1,n+1):
        node_dic[i] = []

    for i in edge:
        node_dic[i[0]].append(i[1])
        node_dic[i[1]].append(i[0])

    # 1번 노드부터 시작
    for i in node_dic[1]:
        now_visit.append(i)
        visited[i] = 1
        node_dic[1] = []


    while True:
        # 방문할 노드가 있을때까지 반복
        while now_visit:
            node = now_visit.pop()

            # 해당 노드의 hash값을 통해 다음 방문 노드 확인
            for i in node_dic[node]:
                # 노드 방문 여부 확인
                if visited[i] == 1:
                    continue
                visited[i] = 1
                next_visit.append(i)

        # 다음 방문할 노드가 있으면 계속 진행
        if next_visit:
            now_visit = deque(next_visit)
            answer = len(next_visit)
            next_visit = []
        else:
            # 없는 경우 결과 리턴
            return answer