[Programmers] 네트워크

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.

문제 풀이

# DFS/BFS

풀이 과정

주어진 그래프에서 몇 개의 집합(subset)이 있는지 탐색하는 문제입니다.

문제를 보자마자 DFS 또는 BFS를 사용하면 되겠다는 생각이 듭니다. 저는 DFS를 사용했습니다.

바로 코드를 보시죠.

전체 코드

전체 코드입니다.

def solution(n, computers):
    visited = [0 for _ in range(n)]
    ans = 0
    for start_node in range(n):
        if visited[start_node]: continue
        s = [start_node]
        while s:
            cur_node = s.pop()
            for i in range(n):
                if i == cur_node or not computers[cur_node][i] or visited[i]:
                    continue
                s.append(i)
                visited[i] = 1
        ans += 1
        
    return ans

visited는 해당 노드 탐색의 완료 여부를 나타내기 위한 리스트입니다. 이것으로 같은 노드를 2번 이상 방문하지 않습니다.

탐색 시작 노드는 0 ~ n-1 번 노드 중 어떤 노드든 될 수 있습니다. 다만, 앞서서 이미 탐색을 진행했었다면 다른 노드와의 네트워크를 이루고 있는 것이기 때문에 continue합니다.

아직 방문하지 않았다면, 해당 시작 노드와 네트워크를 이루고 있는 노드들을 모두 탐색합니다.

정리

DFS/BFS를 활용하면 되는 어렵지 않은 문제였습니다.

다만, DFS와 BFS를 사용하는 경우를 어느정도 구분할 줄 아는 것이 중요합니다.

그저 “DFS는 스택/재귀, BFS는 큐를 사용하자!” 의 수준에 머무르면 안됩니다.

그래서 간단히 정리를 하자면,

• BFS: 너비 우선 탐색. 미로 탐색 문제와 같이 최단 경로를 탐색하는 문제에서 주로 사용.
• DFS: 깊이 우선 탐색. 탐색에서 가중치가 존재하거나 이동 과정에서 제약이 있는 경우, 또는 모든 노드를 방문해봐야 하는 경우. (탐색 시간은 더 걸리지만 가중치에 대한 변수를 지속해서 관리할 수 있다는 장점이 있음)

이렇게 알아두고 그래프 탐색 문제를 풀 때 어느 탐색 기법이 더 효율적인지 고민하고 문제를 푸는 것이 좋습니다.