https://www.acmicpc.net/problem/16928

문제 풀이

전형적으로 그래프 탐색 이론인 BFS(너비 우선 탐색)를 이용하면 쉽게 풀리는 문제다.

다만 보편적인 그래프 탐색은 2차원 배열에서 인덱스 접근을 통해 4방 혹은 8방 탐색을 하며 가장 가까운 Target Node를 찾지만 이번 문제는 1번부터 100번까지 각 노드를 번호로 구분할 수 있는 점, 1부터 6까지 적혀있는 주사위를 던져서 옮긴다는 점에 착안하여 1차원 배열에서 6가지 방법을 고려하면 된다는 것을 깨달아야 한다.

이점 외에는 딱히 조심해야 할 부분이 없으므로 바로 코드를 통해 설명하도록 하겠다.

from collections import deque
edge_info=[0 for i in range(101)]
n,m=map(int,input().split())
visited=[0 for i in range(100)]
queue=deque()
for i in range(n+m):
    temp=list(map(int,input().split()))
    edge_info[temp[0]]=temp[1]

             #curr,cnt
queue.append([1,0])
while len(queue)>0:
    curr,cnt=queue.popleft()
    if curr==100:
        print(cnt)
        break
    elif curr>=94:
        print(cnt+1)
        break
    else:
        for i in range(1,7):
            if edge_info[curr+i]==0 and visited[curr+i]==0:
                visited[curr+i]=1
                queue.append([curr+i,cnt+1])
            else:
                if visited[curr+i]==0:
                    visited[curr+i]=1
                    visited[edge_info[curr+i]]=1
                    queue.append([edge_info[curr+i],cnt+1])

1번째 줄은 deque를 사용하기 위해 모듈을 Import 하였다.

물론 이번 문제는 최대 칸이 100개 밖에 없기 때문에 애초에 사이즈가 작아서 시간 복잡도를 줄이기 위해 굳이 deque를 사용할 필요는 없었지만 막상 필요한 상황에서 참고 문서 없이 Import 하려면 까먹기 때문에 잊지 않기 위해서라도 deque를 사용하였다.

만약 deque가 무엇인지 모르는 사람들은 아래 포스팅을 통해 학습하면 될 것이다.

https://khsung0.tistory.com/14

2번째 줄부터 5번째 줄까지는 간선 정보와 방문 체크, 큐 등을 사용하기 위한 초기화 작업이다.

6번째 줄은 반복문을 통해 간선 정보를 저장하였고 11번째 줄은 1번 칸부터 시작해서 BFS를 진행하기 위해 deque에 초기화했다.

12번째 줄부터는 BFS를 구현한 코드이다.

문제에 주어진대로만 구현하면 되기 때문에 딱히 설명할 부분은 없지만 필자는 조금이라도 시간 복잡도 상으로 효율적인 코드를 구현하기 위해 100일 때는 현재 카운트 출력, 94 이상일 때는 주사위를 한 번만 더 돌리면 100이 나오므로 카운트+1 출력, 그 외의 경우에만 다시 deque에 넣도록 구현하였다.

이렇게 구현하면 매번 deque에 넣을 때도 100을 초과하는지 체크하지 않아도 되기 때문이다.

문제는 10X10의 2차원 그래프인 것처럼 나왔지만 1차원 배열로 변환하여 생각하는 게 필요한 문제였다.

https://www.acmicpc.net/problem/11559

문제 풀이

어렸을 때 많이 했던 뿌요뿌요(PuyoPuyo) 게임의 연쇄작용을 구현하는 문제이다.

테트리스와 비슷하지만 뿌요뿌요는 같은 색의 슬라임들이 4개 이상 연결되어있으면 터지고 빈 공간을 채운다는 점이 조금 다르다.

따라서 만약 테트리스였다면 행을 기준으로 탐색을 했겠지만 뿌요뿌요는 전체 탐색을 하면서 빈 공간이 아닐 때는 4개 이상 연결되었는지 BFS를 통해 체크하며 4개 이상인 모든 부분들을 빈 공간으로 치환하고 다시 바닥으로 정렬하는 과정을 반복해야 한다.

이때 터질 수 있는 뿌요가 여러 그룹이 있다면 동시에 터지고 한 번의 연쇄가 추가된다고 하니 연쇄를 추가하는 부분을 정렬하는 과정에 위치시키면 적절할 것이다.

사실 12X6 크기의 행렬이라 상당히 크기가 작아 시간이나 공간에 대한 효율성을 따질 필요성까진 없지만 구현하는 과정에서 다소 헷갈리거나 복잡한 부분이 있었기에 문제를 세분화하여 주석을 통해 구현해야 할 기능들을 구분해놓고 구현하는 것이 도움 될 것 같다.

코드가 짧은 편은 아니라서 한눈에 들어오긴 힘들겠지만 한 줄씩 따라가다 보면 이해할 수 있을 것이다.

graph=[]
dir=[[-1,0],[1,0],[0,-1],[0,1]]
queue=[]
for i in range(12):
    graph.append(list(input()))
res=0

while True:
    check=True    #터졌는지 체크하는 변수
    visited=[[0 for i in range(6)]for j in range(12)]
    changed_col=[]
    del_queue=[]
    for i in range(12):
        for j in range(6):
            #뿌요가 존재하는 칸인 경우
            if graph[i][j]!="." and visited[i][j]==0:
                curr_char=graph[i][j]    #현재 뿌요 저장
                temp_cnt=0
                queue.append([i,j])
                visited[i][j]=1
                
                #현재뿌요와 연결되어있는 뿌요 탐색
                while len(queue)>0:
                    curr=queue.pop(0)
                    temp_cnt+=1
                    for k in range(len(dir)):
                        dy=dir[k][0]+curr[0]
                        dx=dir[k][1]+curr[1]
                        if 0<=dy<12 and 0<=dx<6 and graph[dy][dx]==curr_char and visited[dy][dx]==0:
                            queue.append([dy,dx])
                            visited[dy][dx]=1

                #연결된 뿌요가 4개 이상일 경우
                if temp_cnt>=4:
                    check=False
                    changed_col.append(j)
                    del_queue.append([i,j])
                    while len(del_queue)>0:
                        temp=del_queue.pop(0)
                        graph[i][j]="."
                        for k in range(len(dir)):
                            dy=dir[k][0]+temp[0]
                            dx=dir[k][1]+temp[1]
                            if 0<=dy<12 and 0<=dx<6 and graph[dy][dx]==curr_char:
                                del_queue.append([dy,dx])
                                graph[dy][dx]="."
                                if dx not in changed_col:
                                    changed_col.append(dx)

    if check:
        break
    else:
        res+=1
        #빈칸없게 위에 있는 뿌요들을 정렬
        for i in range(len(changed_col)):
            for j in range(10,-1,-1):
                if graph[j][changed_col[i]]!=".":
                    curr=j
                    while curr<=10 and graph[curr+1][changed_col[i]]==".":
                        graph[curr+1][changed_col[i]],graph[curr][changed_col[i]]=graph[curr][changed_col[i]],graph[curr+1][changed_col[i]]
                        curr+=1

print(res)

6번째 줄까지는 그래프를 입력받고 방향 리스트, 사용할 큐 초기화, 결과 변수를 선언했다.

8번째 줄의 while문은 더 이상 터진 뿌요들이 없을 때까지 터뜨리고 빈칸을 정렬하는 과정을 반복하는 부분이다.

check변수를 통해 터진 뿌요가 없을 경우 반복문을 탈출하고 매번 방문했는지 체크하는 visited 리스트를 초기화하도록 구현하였다.

13번째 줄부터는 전체 리스트를 반복하면서 뿌요가 존재할 경우 현재 뿌요를 저장하고 근접한 동일 뿌요들의 개수를 세서 4개 이상이라면 해당하는 뿌요들을 빈칸으로 초기화하였다.

이때 뿌요는 5종류가 있지만 변수에 현재 위치한 뿌요를 저장함으로써 종류에 대한 고려를 하지 않도록 했고 47번째 줄의 changed_col은 삭제된 뿌요가 존재하는 열을 추가하여 이후에 뿌요들을 정렬할 때 불필요한 탐색을 줄이는 방식으로 구현하였다.

53번째 줄에서 res+=1을 통해 카운트를 증가시키는데 문제에서 터질 수 있는 뿌요가 여러 그룹이라면 동시에 터지며 한 번의 연쇄가 추가되므로 다 터지고 난 뒤에 추가하도록 증가시키는 위치를 주의해야 한다.

터진 뿌요가 없다면 50번째 줄에서 반복문을 탈출하겠지만 터진 뿌요가 존재한다면 빈칸보다 위에 뿌요가 존재하지 않도록 정렬시킨 후 다시 반복문으로 돌아가면 된다.

그래프의 행을 기준으로 리스트 시작은 위, 끝은 바닥을 뜻하므로 끝부터 시작까지 역으로 오면서 뿌요를 최대한 리스트의 끝까지 정렬하는 것에 주의해야 한다.

해당 반복문이 끝나면 결과 변수인 res를 출력하면 끝이다.

그래프의 크기도 작고 특별한 알고리즘도 없이 흔한 그래프 이론으로 푸는 구현 문제였지만 구현 과정이 다소 길어지다 보니 충분히 헷갈릴 수도 있는 문제였다.

따라서 구현해야 하는 부분과 과정을 간략하게 주석으로 써놓고 차근차근 작성해 나가는 것이 실수를 방지하기 위해 중요한 것 같다.