졍's 기술 블로그

단지번호붙이기

티어 : Silver 1
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 그래프 이론, 그래프 탐색, 너무 우선 탐색, 깊이 우선 탐색

문제

<그림 1>과 같이 정사각형 모양의 지도가 있다. 1은 집이 있는 곳을, 0은 집이 없는 곳을 나타낸다. 철수는 이 지도를 가지고 연결된 집의 모임인 단지를 정의하고, 단지에 번호를 붙이려 한다. 여기서 연결되었다는 것은 어떤 집이 좌우, 혹은 아래위로 다른 집이 있는 경우를 말한다. 대각선상에 집이 있는 경우는 연결된 것이 아니다. <그림 2>는 <그림 1>을 단지별로 번호를 붙인 것이다. 지도를 입력하여 단지수를 출력하고, 각 단지에 속하는 집의 수를 오름차순으로 정렬하여 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫 번째 줄에는 지도의 크기 N(정사각형이므로 가로와 세로의 크기는 같으며 5≤N≤25)이 입력되고, 그 다음 N줄에는 각각 N개의 자료(0혹은 1)가 입력된다.

출력

첫 번째 줄에는 총 단지수를 출력하시오. 그리고 각 단지내 집의 수를 오름차순으로 정렬하여 한 줄에 하나씩 출력하시오.

예제 입출력

Algorithm

BFS
1. 그래프 구현
2. 단지에 포함되어있고(graph[x][y] == 1), 방문한 적이 없다면(not visited[x][y]) bfs 수행
-> 이 때 home_cnt 라는 리스트에(각 단지의 아파트 개수) 마지막 원소(0) append
3. bfs 수행하면서 아파트 하나씩 만날 때 마다 home_cnt의 마지막 원소 증가
4. bfs 수행 완료 후 home_cnt의 마지막 원소가 0인 경우(시작 위치 제외하고 만난 아파트가 없는 경우) manually 1 증가
5. home_cnt 리스트 sort 후 length, 원소 하나씩 출력

Code

from collections import deque
queue = deque()
dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]

def bfs(graph, sx, sy, visited):
    queue.append((sx, sy))

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

        for dir in range(4):
            nx = x + dx[dir]
            ny = y + dy[dir]

            # graph 벗어나면 continue
            if nx < 0 or nx > N-1 or ny < 0 or ny > N-1:
                continue

            # 0이면 continue
            if not graph[nx][ny]:
                continue

            # 방문한 적 있으면 continue
            if visited[nx][ny]:
                continue

            # 방문 기록
            cnt_home[-1] += 1
            visited[nx][ny] = True
            queue.append((nx,ny))
    
N = int(input())
graph = []
for i in range(N):
    graph.append(list(map(int, input())))

cnt_home = []
visited = [[False for _ in range(N)] for _ in range(N)]
for x in range(N):
    for y in range(N):
        queue.clear()
        if graph[x][y] and not visited[x][y]:
            cnt_home.append(0)
            bfs(graph, x, y, visited)
            if not cnt_home[-1]:
                cnt_home[-1] += 1

cnt_home.sort()
print(len(cnt_home))
for i in cnt_home:
    print(i)

메모리: 34184 KB
시간: 64 ms

미로 탐색

티어 : Silver 1
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 192 MB
알고리즘 분류 : 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색

문제

N×M크기의 배열로 표현되는 미로가 있다.

미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동할 수 있다.

위의 예에서는 15칸을 지나야 (N, M)의 위치로 이동할 수 있다. 칸을 셀 때에는 시작 위치와 도착 위치도 포함한다.

입력

첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 붙어서 입력으로 주어진다.

출력

첫째 줄에 지나야 하는 최소의 칸 수를 출력한다. 항상 도착위치로 이동할 수 있는 경우만 입력으로 주어진다.

예제 입출력

Algorithm

BFS
1. 그래프 구현
2. BFS 돌면서 문제 조건에 따라 갈 수 없는 곳이 아니라면 큐에 모두 추가
3. 도착지점에 도착하면 이동 횟수 return

Code

from collections import deque
dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]

def bfs(graph, sx, sy, ex, ey, visited):
    queue = deque()
    queue.append((sx, sy))

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

        for dir in range(4):
            nx = x + dx[dir]
            ny = y + dy[dir]

            # 도착지에 도착하면 return
            if nx == ex and ny == ey:
                return visited[x][y] + 1
            
            # graph 밖으로 나가면 continue
            if nx < 0 or nx > N-1 or ny < 0 or ny > M-1:
                continue

            # 방문한 적 있으면 continue
            if visited[nx][ny]:
                continue

            # 0이면 continue
            if not graph[nx][ny]:
                continue

            # 방문 기록
            visited[nx][ny] = visited[x][y] + 1
            queue.append((nx, ny))

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

graph = []
visited = [[0 for _ in range(M)] for _ in range(N)]
for _ in range(N):
    graph.append(list(map(int, input())))

print(bfs(graph, 0, 0, N-1, M-1, visited)+1)

메모리: 34168 KB
시간: 76 ms

영역 구하기

티어 : Silver 1
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색

문제

눈금의 간격이 1인 M×N(M,N≤100)크기의 모눈종이가 있다. 이 모눈종이 위에 눈금에 맞추어 K개의 직사각형을 그릴 때, 이들 K개의 직사각형의 내부를 제외한 나머지 부분이 몇 개의 분리된 영역으로 나누어진다.

예를 들어 M=5, N=7 인 모눈종이 위에 <그림 1>과 같이 직사각형 3개를 그렸다면, 그 나머지 영역은 <그림 2>와 같이 3개의 분리된 영역으로 나누어지게 된다.

<그림 2>와 같이 분리된 세 영역의 넓이는 각각 1, 7, 13이 된다.

M, N과 K 그리고 K개의 직사각형의 좌표가 주어질 때, K개의 직사각형 내부를 제외한 나머지 부분이 몇 개의 분리된 영역으로 나누어지는지, 그리고 분리된 각 영역의 넓이가 얼마인지를 구하여 이를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 M과 N, 그리고 K가 빈칸을 사이에 두고 차례로 주어진다. M, N, K는 모두 100 이하의 자연수이다. 둘째 줄부터 K개의 줄에는 한 줄에 하나씩 직사각형의 왼쪽 아래 꼭짓점의 x, y좌표값과 오른쪽 위 꼭짓점의 x, y좌표값이 빈칸을 사이에 두고 차례로 주어진다. 모눈종이의 왼쪽 아래 꼭짓점의 좌표는 (0,0)이고, 오른쪽 위 꼭짓점의 좌표는(N,M)이다. 입력되는 K개의 직사각형들이 모눈종이 전체를 채우는 경우는 없다.

출력

첫째 줄에 분리되어 나누어지는 영역의 개수를 출력한다. 둘째 줄에는 각 영역의 넓이를 오름차순으로 정렬하여 빈칸을 사이에 두고 출력한다.

예제 입출력

Algorithm

DFS
1. 입력받은 꼭지점을 기준으로 사각형의 값 1로 채움
2. DFS를 통해 0인 공간의 개수와 넓이 구하기

Code

import sys
sys.setrecursionlimit(10**6)
input = sys.stdin.readline

def dfs(x, y):
    global count

    # graph 밖으로 벗어나거나 1이면 False 반환
    if x < 0 or y > M-1 or y < 0 or x > N-1:
        return False
    
    # 이미 방문한 곳이면 False 반환
    if visited[x][y] or graph[x][y] == 1:
        return False
    
    # 방문 기록
    visited[x][y] = True
    # 칸 수 세기
    count += 1
    
    # 인접 노드로 이동
    dfs(x-1, y)
    dfs(x+1, y)
    dfs(x, y-1)
    dfs(x, y+1)
    
    return True

M, N, K = map(int, input().split())
inputs = [list(map(int, input().split())) for _ in range(K)]

# 입력받은 좌표를 기준으로 사격형의 값을 1로 채움
graph = [[0 for yy in range(M)] for xx in range(N)]
visited = [[False for yy in range(M)] for xx in range(N)]
for x1, y1, x2, y2 in inputs:
    for x in range(x1, x2):
        for y in range(y1, y2):
            graph[x][y] = 1

# DFS 이용해 0인 공간의 개수와 넓이 구하기
answer = [0]
for x in range(N):
    for y in range(M):
        count = 0
        if dfs(x, y):
            answer[0] += 1
            if count != 0:
                answer.append(count)

print(answer[0])
answer = answer[1:]
answer.sort()
print(' '.join(map(str, answer)))

메모리: 40684 KB
시간: 88 ms

안전 영역

티어 : Silver 1
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 그래프 이론, 브루트포스 알고리즘, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색

문제

재난방재청에서는 많은 비가 내리는 장마철에 대비해서 다음과 같은 일을 계획하고 있다. 먼저 어떤 지역의 높이 정보를 파악한다. 그 다음에 그 지역에 많은 비가 내렸을 때 물에 잠기지 않는 안전한 영역이 최대로 몇 개가 만들어 지는 지를 조사하려고 한다. 이때, 문제를 간단하게 하기 위하여, 장마철에 내리는 비의 양에 따라 일정한 높이 이하의 모든 지점은 물에 잠긴다고 가정한다.

어떤 지역의 높이 정보는 행과 열의 크기가 각각 N인 2차원 배열 형태로 주어지며 배열의 각 원소는 해당 지점의 높이를 표시하는 자연수이다. 예를 들어, 다음은 N=5인 지역의 높이 정보이다.

이제 위와 같은 지역에 많은 비가 내려서 높이가 4 이하인 모든 지점이 물에 잠겼다고 하자. 이 경우에 물에 잠기는 지점을 회색으로 표시하면 다음과 같다. 

물에 잠기지 않는 안전한 영역이라 함은 물에 잠기지 않는 지점들이 위, 아래, 오른쪽 혹은 왼쪽으로 인접해 있으며 그 크기가 최대인 영역을 말한다. 위의 경우에서 물에 잠기지 않는 안전한 영역은 5개가 된다(꼭짓점으로만 붙어 있는 두 지점은 인접하지 않는다고 취급한다). 

또한 위와 같은 지역에서 높이가 6이하인 지점을 모두 잠기게 만드는 많은 비가 내리면 물에 잠기지 않는 안전한 영역은 아래 그림에서와 같이 네 개가 됨을 확인할 수 있다. 

이와 같이 장마철에 내리는 비의 양에 따라서 물에 잠기지 않는 안전한 영역의 개수는 다르게 된다. 위의 예와 같은 지역에서 내리는 비의 양에 따른 모든 경우를 다 조사해 보면 물에 잠기지 않는 안전한 영역의 개수 중에서 최대인 경우는 5임을 알 수 있다. 

어떤 지역의 높이 정보가 주어졌을 때, 장마철에 물에 잠기지 않는 안전한 영역의 최대 개수를 계산하는 프로그램을 작성하시오. 

입력

첫째 줄에는 어떤 지역을 나타내는 2차원 배열의 행과 열의 개수를 나타내는 수 N이 입력된다. N은 2 이상 100 이하의 정수이다. 둘째 줄부터 N개의 각 줄에는 2차원 배열의 첫 번째 행부터 N번째 행까지 순서대로 한 행씩 높이 정보가 입력된다. 각 줄에는 각 행의 첫 번째 열부터 N번째 열까지 N개의 높이 정보를 나타내는 자연수가 빈 칸을 사이에 두고 입력된다. 높이는 1이상 100 이하의 정수이다.

출력

첫째 줄에 장마철에 물에 잠기지 않는 안전한 영역의 최대 개수를 출력한다.

예제 입출력

Algorithm

DFS
1. 높이 정보 그래프 구현
2. dfs를 이용해 잠기지 않는 지역의 덩어리 구하기
3. 최댓값 출력

Code

import sys
sys.setrecursionlimit(10**9)
input = sys.stdin.readline

def dfs(x, y, amount_of_rain):
    
    # 위치를 벗어나면 return
    if x < 0 or x > N-1 or y < 0 or y > N-1:
        return False
    
    # 방문한 기록 있거나 높이가 비의 양보다 작거나 같으면 return
    if visited[x][y] or height_info[x][y] <= amount_of_rain:
        return False
    
    # 방문 기록
    visited[x][y] = True
    
    # 주변 노드 방문
    for dx, dy in dir:
        dfs(x+dx, y+dy, amount_of_rain)
    
    return True

N = int(input())
height_info = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]

# 상, 하, 좌, 우
dir = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]

# height_info의 최댓값 찾기
max_ = 0
for i in range(N):
    max_ = max(max_, max(height_info[i]))

answer = 0
for amount_of_rain in range(max_+1):
    count = 0 # 덩어리 개수
    visited = [[False for _ in range(N)] for _ in range(N)]
    
    # dfs 돌면서 비의 양보다 높은 곳만 접근했을 때의 덩어리 개수 구하기
    for x in range(len(height_info)):
        for y in range(len(height_info[i])):
            if dfs(x, y, amount_of_rain):
                count += 1
    answer = max(answer, count)

print(answer)

메모리: 40748 KB
시간: 1684 ms

A→B

티어 : Silver 1
시간 제한 : 2 초
메모리 제한 : 512 MB
알고리즘 분류 : 그래프 이론, 그리디 알고리즘, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색

문제

정수 A를 B로 바꾸려고 한다. 가능한 연산은 다음과 같은 두 가지이다.

• 2를 곱한다.
• 1을 수의 가장 오른쪽에 추가한다. 

A를 B로 바꾸는데 필요한 연산의 최솟값을 구해보자.

입력

첫째 줄에 A, B (

)가 주어진다.

출력

A를 B로 바꾸는데 필요한 연산의 최솟값에 1을 더한 값을 출력한다. 만들 수 없는 경우에는 -1을 출력한다.

예제 입출력

Algorithm

Greedy
1. B가 2로 나누어 떨어지면 2로 나누기
2. 그렇지 않고 마지막 숫자가 1이면 1 빼기
3. 마지막 숫자가 1이 아니면 -1 출력
4. A가 만들어지면 횟수 출력
5. A보다 작아지면 -1 출력

Code

A, B = map(int, input().split())
answer = 0
while True:
    # B가 2로 나누어 떨어지면 2로 나누기
    if B % 2 == 0:
        B //= 2
        answer += 1
    # B가 2로 나누어 떨어지지 않고 마지막 숫자가 1이면 1 빼기
    elif str(B)[-1] == '1':
        B = int(str(B)[:-1])
        answer += 1
    # B가 2로 나누어 떨어지지 않고 마지막 숫자가 1이 아니면 -1 출력
    else:
        print(-1)
        break
    
    # B가 A보다 작아지면 -1 출력
    if A > B:
        print(-1)
        break
    # A가 만들어지면 횟수 출력
    elif A == B:
        print(answer+1)
        break

메모리: 30840 KB
시간: 72 ms

치즈

티어 : Gold 5
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 구현, 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 시뮬레이션

문제

아래 <그림 1>과 같이 정사각형 칸들로 이루어진 사각형 모양의 판이 있고, 그 위에 얇은 치즈(회색으로 표시된 부분)가 놓여 있다. 판의 가장자리(<그림 1>에서 네모 칸에 X친 부분)에는 치즈가 놓여 있지 않으며 치즈에는 하나 이상의 구멍이 있을 수 있다.

이 치즈를 공기 중에 놓으면 녹게 되는데 공기와 접촉된 칸은 한 시간이 지나면 녹아 없어진다. 치즈의 구멍 속에는 공기가 없지만 구멍을 둘러싼 치즈가 녹아서 구멍이 열리면 구멍 속으로 공기가 들어가게 된다. <그림 1>의 경우, 치즈의 구멍을 둘러싼 치즈는 녹지 않고 ‘c’로 표시된 부분만 한 시간 후에 녹아 없어져서 <그림 2>와 같이 된다.

다시 한 시간 후에는 <그림 2>에서 ‘c’로 표시된 부분이 녹아 없어져서 <그림 3>과 같이 된다.

<그림 3>은 원래 치즈의 두 시간 후 모양을 나타내고 있으며, 남은 조각들은 한 시간이 더 지나면 모두 녹아 없어진다. 그러므로 처음 치즈가 모두 녹아 없어지는 데는 세 시간이 걸린다. <그림 3>과 같이 치즈가 녹는 과정에서 여러 조각으로 나누어 질 수도 있다.

입력으로 사각형 모양의 판의 크기와 한 조각의 치즈가 판 위에 주어졌을 때, 공기 중에서 치즈가 모두 녹아 없어지는 데 걸리는 시간과 모두 녹기 한 시간 전에 남아있는 치즈조각이 놓여 있는 칸의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에는 사각형 모양 판의 세로와 가로의 길이가 양의 정수로 주어진다. 세로와 가로의 길이는 최대 100이다. 판의 각 가로줄의 모양이 윗 줄부터 차례로 둘째 줄부터 마지막 줄까지 주어진다. 치즈가 없는 칸은 0, 치즈가 있는 칸은 1로 주어지며 각 숫자 사이에는 빈칸이 하나씩 있다.

출력

첫째 줄에는 치즈가 모두 녹아서 없어지는 데 걸리는 시간을 출력하고, 둘째 줄에는 모두 녹기 한 시간 전에 남아있는 치즈조각이 놓여 있는 칸의 개수를 출력한다.

예제 입출력

Algorithm

DFS - 재귀, 구현
1. 1시간마다 DFS를 이용해 치즈에 구멍이 있는지 확인
    ☞ 0으로된 덩어리가 2개 이상인 경우 구멍 존재
2. 구멍이 존재하면 구멍에 해당하는 칸의 값을 H로 변경
3. graph를 한 번씩 돌면서 현재 위치가 1인데 상, 하, 좌, 우 중 한 칸이라도 0이 존재하면 이번에 삭제되는 칸
    ☞ 해당 칸의 값을 C로 변경
4. 매 번 C의 개수와 1의 개수의 차를 확인해 0인 경우 반복문 break

Code

def dfs(x, y, replace_value):
    
    # graph 밖으로 벗어나면 False Return
    if x < 0 or x > N-1 or y < 0 or y > M-1:
        return False
    
    # 이미 방문했던 칸이거나 0이 아니면 False Return
    if visited[x][y] or graph[x][y] != 0:
        return False
    
    # 현재 위치 방문 기록
    visited[x][y] = True
    # 구멍인 경우 H로 변경
    graph[x][y] = replace_value
    
    # 상하좌우로 이동
    dfs(x-1, y, replace_value)
    dfs(x+1, y, replace_value)
    dfs(x, y-1, replace_value)
    dfs(x, y+1, replace_value)

import sys
input = sys.stdin.readline

N, M = map(int, input().split())
sys.setrecursionlimit(N*M)
graph = []
count_cheezes = 0 # 치즈가 녹기 전 치즈조각이 놓여 있는 칸의 개수
for _ in range(N):
    graph.append(list(map(int, input().split())))
    count_cheezes += graph[-1].count(1)

num = 0
while True:

    # 구멍의 값을 H로 변경
    visited = [[False for _ in range(M)] for _ in range(N)]
    for x in range(N):
        for y in range(M):
            # x, y가 0, 0이 아니면 replace 값 H로 설정
            if x > 0 and y > 0:
                dfs(x, y, 'H')
            else:
                dfs(x, y, 0)

    # 가장자리에 있는 1을 C로 변경
    count_c = 0
    for x in range(N):
        for y in range(M):
            if graph[x][y] == 1:
                # 현재 index의 상하좌우 중 한 군데라도 0이 있으면 가장자리
                for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
                    nx = x+dx
                    ny = y+dy
                    # graph 밖으로 벗어나면 continue
                    if nx < 0 or nx > N-1 or ny < 0 or ny > M-1:
                        continue
                    
                    # nx, ny가 0이면 x, y를 C로 변경하고 break
                    if graph[nx][ny] == 0:
                        graph[x][y] = 'C'
                        count_c += 1
                        break
    
    # 현재 1인 칸과 없어질 칸의 차가 0이면 break
    if count_cheezes - count_c == 0:
        print(num+1)
        print(count_cheezes)
        break
    
    # C, H인 칸 모두 0으로 변경
    for x in range(N):
        for y in range(M):
            if graph[x][y] == 'C'or graph[x][y] == 'H':
                graph[x][y] = 0
    num += 1
    count_cheezes -= count_c

메모리: 33988 KB
시간: 148 ms

음식물 피하기

티어 : Silver 1
시간 제한 : 2 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색

문제

코레스코 콘도미니엄 8층은 학생들이 3끼의 식사를 해결하는 공간이다. 그러나 몇몇 비양심적인 학생들의 만행으로 음식물이 통로 중간 중간에 떨어져 있다. 이러한 음식물들은 근처에 있는 것끼리 뭉치게 돼서 큰 음식물 쓰레기가 된다.

이 문제를 출제한 선생님은 개인적으로 이러한 음식물을 실내화에 묻히는 것을 정말 진정으로 싫어한다. 참고로 우리가 구해야 할 답은 이 문제를 낸 조교를 맞추는 것이 아니다. 

통로에 떨어진 음식물을 피해가기란 쉬운 일이 아니다. 따라서 선생님은 떨어진 음식물 중에 제일 큰 음식물만은 피해 가려고 한다. 

선생님을 도와 제일 큰 음식물의 크기를 구해서 “10ra"를 외치지 않게 도와주자.

입력

첫째 줄에 통로의 세로 길이 N(1 ≤ N ≤ 100)과 가로 길이 M(1 ≤ M ≤ 100) 그리고 음식물 쓰레기의 개수 K(1 ≤ K ≤ N×M)이 주어진다.  그리고 다음 K개의 줄에 음식물이 떨어진 좌표 (r, c)가 주어진다.

좌표 (r, c)의 r은 위에서부터, c는 왼쪽에서부터가 기준이다. 입력으로 주어지는 좌표는 중복되지 않는다.

출력

첫째 줄에 음식물 중 가장 큰 음식물의 크기를 출력하라.

예제 입출력

Algorithm

DFS - 재귀
1. 쓰레기가 떨어져있는 곳은 1, 쓰레기가 없는 곳은 0으로 두고 graph 구현
2. (0, 0) 부터 (N-1, M-1) 까지 DFS를 이용해 덩어리 당 음식물 개수 확인
3. DFS에서 True 반환될 때마다 음식물 개수 최댓값으로 갱신

Code

def dfs(x, y):
    global count_
    
    # graph의 범위를 벗어나면 False Return
    if x < 0 or x > N-1 or y < 0 or y > M-1:
        return False
    
    # 현재 위치에 방문한 적이 있거나 음식물이 없는 곳이면 False Return
    if graph[x][y] == 0:
        return False
    
    # 현재 위치 방문 기록
    graph[x][y] = 0
    count_ += 1
    
    # 인접 노드 방문
    dfs(x-1, y)
    dfs(x+1, y)
    dfs(x, y-1)
    dfs(x, y+1)
    
    return True
    
import sys
input = sys.stdin.readline

# 입력
N, M, K = map(int, input().split())
sys.setrecursionlimit(N*M*K)
graph = [[0 for _ in range(M)] for _ in range(N)]
for _ in range(K):
    x, y = map(int, input().split())
    graph[x-1][y-1] = 1

global count_ # 덩어리에 속해있는 노드 개수
answer = 0
for x in range(N):
    for y in range(M):
        count_ = 0
        # DFS 반환값이 True일 때만 정답 갱신
        if dfs(x, y):
            answer = max(answer, count_)
print(answer)

메모리: 35760 KB
시간: 80 ms

촌수계산

티어 : Silver 2
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색

문제

우리 나라는 가족 혹은 친척들 사이의 관계를 촌수라는 단위로 표현하는 독특한 문화를 가지고 있다. 이러한 촌수는 다음과 같은 방식으로 계산된다. 기본적으로 부모와 자식 사이를 1촌으로 정의하고 이로부터 사람들 간의 촌수를 계산한다. 예를 들면 나와 아버지, 아버지와 할아버지는 각각 1촌으로 나와 할아버지는 2촌이 되고, 아버지 형제들과 할아버지는 1촌, 나와 아버지 형제들과는 3촌이 된다.

여러 사람들에 대한 부모 자식들 간의 관계가 주어졌을 때, 주어진 두 사람의 촌수를 계산하는 프로그램을 작성하시오.

입력

사람들은 1, 2, 3, …, n (1 ≤ n ≤ 100)의 연속된 번호로 각각 표시된다. 입력 파일의 첫째 줄에는 전체 사람의 수 n이 주어지고, 둘째 줄에는 촌수를 계산해야 하는 서로 다른 두 사람의 번호가 주어진다. 그리고 셋째 줄에는 부모 자식들 간의 관계의 개수 m이 주어진다. 넷째 줄부터는 부모 자식간의 관계를 나타내는 두 번호 x,y가 각 줄에 나온다. 이때 앞에 나오는 번호 x는 뒤에 나오는 정수 y의 부모 번호를 나타낸다.

각 사람의 부모는 최대 한 명만 주어진다.

출력

입력에서 요구한 두 사람의 촌수를 나타내는 정수를 출력한다. 어떤 경우에는 두 사람의 친척 관계가 전혀 없어 촌수를 계산할 수 없을 때가 있다. 이때에는 -1을 출력해야 한다.

예제 입출력

Code

from collections import deque

n = int(input())
start, end = map(int, input().split())
m = int(input())
graph = []
visited = []
for i in range(n+1):
    graph.append([])
    visited.append(0)
for _ in range(m):
    x, y = map(int, input().split())
    graph[x].append(y)
    if x not in graph[y]:
        graph[y].append(x)
        
def bfs(start, end):
    queue = deque([start])
    
    while queue:
        now = queue.popleft()
        
        for i in graph[now]: # 인접한 노드를 모두 돌면서
            if visited[i] == 0: # 한 번도 접근한 적 없다면
                queue.append(i) # 큐에 모두 추가
                visited[i] = visited[now] + 1 # 방문 기록
        
        if visited[end] > 0: # 마지막 노드 값이 갱신되면 return
            return visited[end]
        
    if visited[end] == 0: # while문을 다 돌았는데도 마지막 노드 값이 갱신되지 않았다면
        return -1 # -1 return
    
print(bfs(start, end))

메모리: 32404 KB
시간: 96 ms