개념
DFS 깊이 우선 탐색(Depth-First Search)
- 루트 노트에서 시작해서 다음 분기로 넘어가기 전에 해당 분기를 완벽하게 탐색하는 방식
- 스택 또는 재귀함수로 구현하며 BFS에 비해서 느림
- 장점으로는 단지 현 경로상의 노드들만을 기억하면 되므로 저장 공간의 수요가 비교적 적다.
목표 노트가 깊은 단계에 있을 경우 해를 빨리 구할 수 있다. - 단점은 해가 없는 경로에 깊이 빠질 가능성이 있고 얻어진 해가 최단 경로가 된다는 보장이 없다.

문제
적록색약은 빨간색과 초록색의 차이를 거의 느끼지 못한다. 따라서, 적록색약인 사람이 보는 그림은 아닌 사람이 보는 그림과는 좀 다를 수 있다.
크기가 N×N인 그리드의 각 칸에 R(빨강), G(초록), B(파랑) 중 하나를 색칠한 그림이 있다. 그림은 몇 개의 구역으로 나뉘어져 있는데, 구역은 같은 색으로 이루어져 있다. 또, 같은 색상이 상하좌우로 인접해 있는 경우에 두 글자는 같은 구역에 속한다. (색상의 차이를 거의 느끼지 못하는 경우도 같은 색상이라 한다) 적록색약이 아닌 사람이 봤을 때 구역의 수는 총 4개이다. (빨강 2, 파랑 1, 초록 1) 하지만, 적록색약인 사람은 구역을 3개 볼 수 있다. (빨강-초록 2, 파랑 1) 그림이 입력으로 주어졌을 때, 적록색약인 사람이 봤을 때와 아닌 사람이 봤을 때 구역의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.
입력
첫째 줄에 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 100)
둘째 줄부터 N개 줄에는 그림이 주어진다.
출력
적록색약이 아닌 사람이 봤을 때의 구역의 개수와 적록색약인 사람이 봤을 때의 구역의 수를 공백으로 구분해 출력한다.

나의 풀이
import sys
sys.setrecursionlimit(100000)
n = int(input())
data = []
for i in range(n):
data.append(list(input()))
# 남, 북, 동, 서
dx = [-1,1,0,0]
dy = [0,0,1,-1]
check = [[1]*n for i in range(n)]
def dfs(x,y,s):
check[x][y] = 0
for i in range(4):
nx = x+dx[i]
ny = y+dy[i]
if 0<=nx<n and 0<=ny<n and check[nx][ny] and s == data[nx][ny]:
dfs(nx,ny,s)
return None
result = 0
for i in range(n*n):
r = i//n
c = i%n
if check[r][c]:
dfs(r,c,data[r][c])
result+=1
for i in range(n):
for j in range(n):
if data[i][j] == "R":
data[i][j] = "G"
result1 = 0
check = [[1]*n for i in range(n)]
for i in range(n*n):
r = i//n
c = i%n
if check[r][c]:
dfs(r,c,data[r][c])
result1+=1
print(result,result1)
- recursive error를 방지하기 위해 최대 재귀 깊이를 10만으로 작성합니다.
- n으로 이미지의 행의 개수를 받는다.
- 상하좌우로 이동하면서 같은 색깔이 나오는지 보기 위해서 dx, dy를 정의합니다.
- check으로 방문 여부를 주어진 그림의 행, 열 크기만큼 모두 1로 값을 줍니다.
- 재귀 함수로 DFS를 사용하였으며 현재 색상 좌표를 방문 처리를 해줍니다. Xnnx, NY가ny가 0 이상 n 미만이고 방문을 하지 않을 때 상하좌우에 있는 색상이 현재 색상과 같으면 DFS로 넣어줍니다.
- 행렬을행열을 곱한 값만큼 for 문을 돌면 행은 i를 n으로 나눈 몫이며 열은 i를 n으로 나눈 나머지가 됩니다. 해당 시작점이 방문하지 않았다면 DFS를 호출합니다. 같은 색깔끼리의 탐색이 끝나면 이는 하나의 구역이 되므로 result에 1을 더합니다.
- 적록 색약인 사람은 R을 G로 바꿔서 적록 색약용 data를 만듭니다.
- 5번과 같은 과정을 거칩니다.
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