생각하기
연결되어 있는 노드들의 뭉치를 찾는 것이기 떄문에 깊이 우선 탐색을 솔루션 알고리즘으로 생각했다
한개의 노드를 찾으면 연결되어 있는 노드를 타고 다음 연결되어 있는 노드로 흘러가듯이 타고 내려가는 방법이다
구현하기
- visited 배열을 통해 한번 방문한 노드는 다시 방문했을 때 더이상 로직을 진행할 필요가 없도록 한다
- computers 배열의 모든 부분을 돌면서 visited를 검사하며 DFS 알고리즘을 실행한다
장애물 사항
- computers 배열에서 row와 col이 같은 것은 결국 자기 자신이니까 for 문을 돌때 생략해도 된다고 생각했다.
하지만 생각하지 못한 예외가 있다
아무 노드랑 연결되지 않은 홀로 있는 노드다! 이런 경우 네트워크로 확인할 수 없기 때문에 row==col 인 것도 포함시킨다
어차피 VIsited를 통해서 방문 처리 된다면 재방문하지 않는다.
def dfs(i, n, computers):
global network, visited
for j in range(0, n):
if visited[i][j] != True and computers[i][j] == 1:
visited[i][j] =True
dfs(j, n, computers)
return
def solution(n, computers):
global network, visited
#Visited 생성
visited = [[False]*n for i in range(0, n)]
network = 0
#DFS 진행 첫번째부터 진행해서
for i in range(0, n):
for j in range(0, n):
if visited[i][j] != True and computers[i][j] == 1:
visited[i][j] = True
dfs(j, n, computers)
network+=1
return network
queue를 사용해서 푸는 방법도 있어서 아이디어만 가져와서 한번 코드를 짜봤다
- visited를 1차원 배열로 만들어서 각 노드의 방문 현황을 체크
- 방문하지 않은 노드를 큐에 넣기
- visited가 모두 TRue가 될 때까지 작업을 반복
작업
- 큐에서 하나를 pop해서 해당 노드에 연결된 노드들을 큐에 넣는다
- 큐에 넣는 노드들은 VIsited == False 이고 conputers 배열에서 연결성이 확인된 노드들이다
- 큐에 아무것도 없을 때까지 반복하고 아무것도 없다면 network 개수를 1증가 시킨다
def solution(n, computers):
# network 수 0으로 초기화
network = 0
# 방문 상태 확인
visited = [False for i in range(n)]
# queue 생성
queue = []
while False in visited:
print(visited.index(False))
# 아직 방문하지 않은 임의의 index를 QUEUE에 추가
queue.append(visited.index(False))
#모든 노드를 방문할 때까지 반복
while len(queue) != 0:
idx = queue.pop()
visited[idx] = True
print(idx)
for i in range(0, n):
if i==idx:
continue
if computers[idx][i] == 1 and visited[i] == False:
queue.append(i)
visited[i] = True
network +=1
return network
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