[프로그래머스] 네트워크

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

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43162

프로그래머스

 

문제 풀이

이 문제는 DFS와 BFS 2가지 방법으로 풀이할 수 있습니다.

 

1. DFS

하나로 이어져 있는 node는 모두 하나의 네트워크가 됩니다.

0번째 컴퓨터부터 시작해서 이어져 있는 덩어리(네트워크)를 탐색하고 더 이상의 연결이 발견되지 않을 때 재귀함수 호출이 중지됩니다.

def solution(n, computers):
    
    def DFS(i):
        visited[i] = True   # 방문했음을 표시
        for k in range(n):
            if computers[i][k] == 1 and visited[k] == False:   # 연결 된 node 이면서 이전 방문 기록이 없으면 방문(DFS 재호출)
                DFS(k)
    answer = 0
    visited = [False for i in range(n)]   # 방문여부 표시 리스트
    for com in range(n):
        if not visited[com]:
            DFS(com)
            answer += 1   # 한번의 이어진 node 방문이 끝날때마다 +1
    
    return answer

 

2. BFS

BFS는 DFS와 비슷하지만 탐색 순서가 다릅니다. 깊이가 우선인 DFS와 달리 BFS는 가까운 node를 먼저 탐색합니다.

마찬가지로 0번째 컴퓨터부터 시작해서 하나의 네트워크로 이어져 있는 node를 모두 탐색한 후 다음 컴퓨터로 넘어갑니다. 0번째 이후부터는 visited 리스트를 확인해 방문하지 않았던 컴퓨터에만 방문함으로써 서로 다른 덩어리(네트워크) 개수를 찾습니다.

from collections import deque

def solution(n, computers):
    def BFS(i):
        q = deque()
        q.append(i)
        
        while q:
            cur_com = q.popleft()
            visited[cur_com] = True
            
            for k in range(n):
                if visited[k] == False and computers[cur_com][k]==1:
                    q.append(k)

    answer = 0
    visited = [False for i in range(n)]
    for com in range(n):
        if not visited[com]:
            BFS(com)
            answer += 1
    
    return answer