[ProblemSolving] 백준 - 2178 미로탐색(dfs&bfs)

문제 링크

문제 설명

N×M크기의 배열로 표현되는 미로가 있다.

미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동할 수 있다.

위의 예에서는 15칸을 지나야 (N, M)의 위치로 이동할 수 있다. 칸을 셀 때에는 시작 위치와 도착 위치도 포함한다.

입력

첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 붙어서 입력으로 주어진다.

출력

첫째 줄에 지나야 하는 최소의 칸 수를 출력한다. 항상 도착위치로 이동할 수 있는 경우만 입력으로 주어진다.

예제 입력1

4 6
101111
101010
101011
111011

예제 출력1

15

예제 입력2

4 6
110110
110110
111111
111101

예제 출력2

9

예제 입력3

2 25
1011101110111011101110111
1110111011101110111011101

예제 출력3

38

포인트

bfs로 구현

개념정리 부분을 보면, 미로탈출 유형은 dfs로 해결한다고 정리했다.

이 문제는 그 중에서 최단거리를 찾아야 하는데,
완전탐색을 하고 그 중 가장 작은 값을 찾는 dfs는 시간 복잡도가 커진다.

👉최단거리 구하는 문제는 bfs로 구현한다.👈

코드1

from collections import deque
n, m = map(int, input().split())
graph = []       
graph = [list(map(int, input())) for _ in range(n)] # 문자열 입력받아서 리스트화, 이것을 n번 반복해서 인접행렬 변환


dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]

def bfs(x, y):
    
    queue = deque()
    queue.append((x, y))

    while queue:
        x, y = queue.popleft()
        
        for i in range(4):
            nx = x + dx[i]
            ny = y + dy[i]

            if nx < 0 or nx >=n or ny<0 or ny>= m:
                continue

            if graph[nx][ny] ==0:
                continue
            
            if graph[nx][ny] == 1:   
                graph[nx][ny] = graph[x][y] + 1
                queue.append((nx, ny))
    return graph[n-1][m-1]
                                        
bfs(0,0)    

코드2

from collections import deque

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

dx = [0, 0, 1, -1]
dy = [1, -1, 0, 0]

visit = [[False]*m for _ in range(n)]

q= deque()
q.append((0, 0))
visit[0][0] = True

while q:
    x, y = q.popleft()
    for i in range(4):
        nx = x + dx[i]
        ny = y + dy[i]
        
        if nx>=0 and nx<n and ny>=0 and ny<m:
            if visit[nx][ny] == False and graph[nx][ny] == 1:
                graph[nx][ny] = graph[x][y] + 1
                q.append((nx, ny))
                visit[nx][ny] =True

print(graph[n-1][m-1])