16946_벽 부수고 이동하기 4

벽 부수고 이동하기

문제

N×M의 행렬로 표현되는 맵이 있다. 맵에서 0은 이동할 수 있는 곳을 나타내고, 1은 이동할 수 없는 벽이 있는 곳을 나타낸다. 한 칸에서 다른 칸으로 이동하려면, 두 칸이 인접해야 한다. 두 칸이 변을 공유할 때, 인접하다고 한다.

각각의 벽에 대해서 다음을 구해보려고 한다.

• 벽을 부수고 이동할 수 있는 곳으로 변경한다.
• 그 위치에서 이동할 수 있는 칸의 개수를 세어본다.
• 한 칸에서 이동할 수 있는 칸은 상하좌우로 인접한 칸이다.

입력

첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 1,000), M(1 ≤ M ≤ 1,000)이 주어진다. 다음 N개의 줄에 M개의 숫자로 맵이 주어진다.

출력

맵의 형태로 정답을 출력한다. 원래 빈 칸인 곳은 0을 출력하고, 벽인 곳은 이동할 수 있는 칸의 개수를 10으로 나눈 나머지를 출력한다.

예제 입력 1

3 3
101
010
101

예제 출력 1

303
050
303

Concept

• bfs,,,bfs!!bfs!!bfs!!!!!!!!! (틀렸다...ㅋㅋ)
• 실행시간 초과..
• 실행시간 초과 이유 : 모든 원소? 해당하는 벽? '1'인 원소에서 계속 BFS탐색을 시도하니,, 상당히 오래걸리는 작업이 된다.
• 그렇다면,, BFS를 최소한으로 사용하려면?
• 관점을 뒤바꾸어 생각하도록한다.
• 통과되어 있는 벽들이 연결되어 있는 개수를 저장...
• 연결되어 있는 벽들마다 연결되어 있는 개수가 다르므로, 서로 구별하여 저장을 하여야 하고, 이를 dictionary형태로 저장한다.
• 이렇게 되면 BFS탐색을 많이 할 필요가 없음..(방문한 정보를 저장하므로 이전에 방문했던 곳을 skip하므로)
• FloodFill algorithm 이라고 함.
• 이 후, '1'이라는 벽에서 자기 주변에 연결되어 있는 벽들의 정보를 모두 더하면 됨.

Code

def bfs(i,j,num):
    cnt = 1
    graph[i][j] = num
    Q = []
    Q.append((i,j))
    while(Q):
        curr = Q.pop()
        for i in range(4):
            new_x, new_y = curr[0]+move[i][0], curr[1]+move[i][1]
            if((0<= new_x <n) and (0<= new_y <m) and visit[new_x][new_y]==False and graph[new_x][new_y]==0):
                visit[new_x][new_y] = True
                graph[new_x][new_y] = num
                Q.append((new_x,new_y))
                cnt += 1
    return cnt
    


def check(row,col, dic):
    what = set()
    for i in range(4):
        new_row, new_col = row+move[i][0], col+move[i][1]
        if((0<= new_row < n) and (0<= new_col<m) and graph[new_row][new_col]!= 1):
            what.add(graph[new_row][new_col])
    cnt = 1
    for i in what:
        cnt += dic[i]
    return cnt


n, m = map(int,input().split())
graph = [[]for _ in range(n)]
for i in range(n):
    graph[i] = list(map(int, input()))

move = ((-1,0),(1,0),(0,-1),(0,1))
dic = {}
visit = [[False for _ in range(m)] for _ in range(n)]
num = 2
for i in range(n):
    for j in range(m):
        if(not visit[i][j] and not graph[i][j]):
            dic[num] = bfs(i,j,num)
            num+=1

answer = [[0]*m for _ in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(m):
        if(graph[i][j] == 1):
            answer[i][j] = check(i,j, dic)%10

for i in range(n):
    for j in range(m):
        print(answer[i][j],end = '')
    print()

참고

• 파이썬은,, 음.. 굳이 global선언을 안해도, 전역변수를 잘 가져와서 사용함. 아마 함수 밖에서 작성하는것은 다 global로 처리하는 듯..
• 왜 입장을 바꿔 사용하는 BFS탐색이 조금 더 빠른지 고민할 수 있었던 문제..