난이도 ●◐○ l 풀이 시간 30분 l 시간 제한 1초 l 메모리 제한 128MB 문제 태영이는 N x M 크기의 직사각형 형태의 미로에 갇혀있다. 미로에는 여러 마리의 괴물이 있어 이를 피해 탈출해야 한다. 동빈이의 위치는 (1, 1)이고 미로의 출구는 (N, M)의 위치에 존재하며 한 번에 한 칸씩 이동할 수 있다. 이때 괴물이 있는 부분은 0으로, 괴물이 없는 부분은 1로 표시되어 있다. 미로는 반드시 탈출할 수 있는 형태로 제시된다. 이때 태영이가 탈출하기 위해서 움직여야 하는 최소 칸의 개수를 구하시오. 칸을 셀 때는 시작 칸과 마지막 칸을 모두 포함해서 계산한다. 입력조건 첫째 줄에 두 정수 N, M ( 4 = m: continue # 벽인 경우 무시 if graph[nx][ny] == 0: ..

난이도 ●◐○ l 풀이 시간 30분 l 시간 제한 1초 l 메모리 제한 128MB 문제 N x M 크기의 얼음 틀이 있다. 구멍이 뚫려 있는 부분은 0, 칸막이가 존재하는 부분은 1로 표시된다. 구멍이 뚫려 있는 부분끼리 상, 하, 좌, 우로 붙어 있는 경우 서로 연결되어 있는 것으로 간주한다. 이때 얼음 틀의 모양이 주어졌을 때 생성되는 총 아이스크림의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 다음의 4 x 5 얼음 틀 예시에서는 아이스크림이 총 3개 생성된다. 입력조건 첫 번째 줄에 얼음 틀의 세로 길이 N과 가로 길이 M이 주어진다. ( 1

BFS ( Breadth First search ) 알고리즘은 '너비 우선 탐색' 이라는 의미를 가진다. 쉽게 말해 가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘이다. DFS는 최대한 멀리 있는 노드를 우선으로 탐색하는 방식으로 동작한다고 했는데, BFS는 그 반대이다. 그렇다면 BFS는 실제로 어떤 방식으로 구현할 수 있을까? BFS구현에서는 선입선출 방식인 큐 자료구조를 이용하는 것이 정석이다. 인접한 노드를 반복적으로 큐에 넣도록 알고리즘을 작성하면 자연스럽게 먼저 들어온 것이 먼저 나가게 되어, 가까운 노드부터 탐색을 진행하게 된다. 그림과 함께 자세한 동작 방식을 살펴보자. 알고리즘의 정확한 동작 방식은 다음과 같다. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다. 큐에서 노드를 꺼내 해당 노드의 인접 ..

DFS는 Depth-First Search. 깊이 우선 탐색이라고도 부르며, 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다. DFS를 설명하기 전에 먼저 그래프(Graph)의 기본 구조를 알아야 한다. 그래프는 노드(Node)와 간선(Edge)으로 표현되며 이떄 노드를 정점(Vertex)이라고도 말한다. 그래프 탐색이란 하나의 노드를 시작으로 다수의 노드를 방문하는 것을 말한다. 또한 두 노드가 간선으로 연결되어 있다면 '두 노드는 인접하다(Adjacent)' 라고 표현한다. 여기에서 갑자기 노드와 간선이라는 생소한 단어가 나와서 헷갈릴 수도 있는데, 일반적으로 그래프를 표현할 때 사용하는 단어들이다. 노드를 도시, 간선을 도로라고 생각해보자. A라는 도시(노드)에서 B라는 도시(노드)로 이동하..

DFS 와 BFS 를 구현하려면 재귀함수도 이해하고 있어야 한다. 재귀 함수(Recursive Function)란 자기 자신을 다시 호출하는 함수를 의미한다. 가장 간단한 재귀 함수는 다음과 같다. def recursive_function(): print('재귀 함수를 호출합니다.') recursive_function() recursive_function() 위 코드를 실행하면 '재귀 함수를 호출합니다'. 라는 문자열을 무한히 출력한다. 여기서 정의한 recursive_function()이 자기 자신을 계속해서 추가로 불러오기 때문이다. 물론 어느정도 출력 하다가 다음과 같은 오류 메시지를 출력하고 멈출 것이다. RecursionError: maximum recursion depth exceeded wh..