[프로그래머스] 네트워크 / Python

문제주소 :programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43162

코딩테스트 연습 - 네트워크

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<문제 설명>

문제 설명

네트워크란 컴퓨터 상호 간에 정보를 교환할 수 있도록 연결된 형태를 의미합니다. 예를 들어, 컴퓨터 A와 컴퓨터 B가 직접적으로 연결되어있고, 컴퓨터 B와 컴퓨터 C가 직접적으로 연결되어 있을 때 컴퓨터 A와 컴퓨터 C도 간접적으로 연결되어 정보를 교환할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 A, B, C는 모두 같은 네트워크 상에 있다고 할 수 있습니다.

컴퓨터의 개수 n, 연결에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 computers가 매개변수로 주어질 때, 네트워크의 개수를 return 하도록 solution 함수를 작성하시오.

제한사항

• 컴퓨터의 개수 n은 1 이상 200 이하인 자연수입니다.
• 각 컴퓨터는 0부터 n-1인 정수로 표현합니다.
• i번 컴퓨터와 j번 컴퓨터가 연결되어 있으면 computers[i][j]를 1로 표현합니다.
• computer[i][i]는 항상 1입니다.

입출력 예

n                                                computers                                  return

3	[[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 1]]	2
3	[[1, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 1]]	1

입출력 예 설명

예제 #1
아래와 같이 2개의 네트워크가 있습니다.

예제 #2
아래와 같이 1개의 네트워크가 있습니다.

 

<풀이법>

▒ 한줄 개념: BFS / DFS ▒ 

BFS / DFS의 기본 문제입니다. 다음 링크를 타고 들어가면 BFS / DFS에 대한 자세한 설명을 볼 수 있습니다.

2021/01/04 - [Study/Algorithm] - [알고리즘] DFS (깊이우선탐색)

[알고리즘] DFS (깊이우선탐색)

2021/01/13 - [Study/Algorithm] - [알고리즘] BFS (너비우선탐색)

[알고리즘] BFS (너비우선탐색)

 

BFS / DFS 를 이용하여 완전 탐색을 진행하고, visited 배열을 채워나가는 방식으로 구현하면 됩니다.

자세한 알고리즘은 다음과 같습니다.

 

• 모든 컴퓨터의 방문 여부를 확인할 visited 배열 생성
• 0번 컴퓨터에서 연결된 모든 컴퓨터에 대해 BFS / DFS 탐색 진행, answer += 1
  
  • 모든 컴퓨터가 방문되었으면 return answer
  • 아직 방문되지 않은 컴퓨터가 있다면 해당 컴퓨터로부터 다시 탐색 시작, answer += 1
    • 모든 컴퓨터가 방문될 때까지 반복

 

<BFS 코드(Python)>

def solution(n, computers):
    answer = 0
    visited = [False for n in range(n)]
    queue = [0]
    while True:
        while len(queue) != 0:
            popped = queue.pop(0)
            if not visited[popped]:
                visited[popped] = True
                for i in range(n):
                    if i == popped:
                        continue
                    if computers[popped][i] == 1:
                        queue.append(i)
        if all(visited):
            return answer + 1
        else:
            answer += 1
            queue = [visited.index(False)]

 

<DFS 코드(Python)>

def solution(n, computers):
    answer = 0
    visited = [False for n in range(n)]
    
    while not all(visited):
        visited = dfs(visited.index(False), computers, visited)
        answer += 1
    
    return answer
            
def dfs(n, computers, visited):
    if not visited[n]:
        visited[n] = True
        for i in range(len(computers)):
            if i == n:
                continue
            if computers[n][i] == 1:
                visited = dfs(i, computers, visited)
                
    return visited

 

 

더 많은 코드 보기(GitHub) : github.com/dwkim-97/CodingTest