백준 1012 유기농배추 Python

문제설명

차세대 영농인 한나는 강원도 고랭지에서 유기농 배추를 재배하기로 하였다. 농약을 쓰지 않고 배추를 재배하려면 배추를 해충으로부터 보호하는 것이 중요하기 때문에, 한나는 해충 방지에 효과적인 배추흰지렁이를 구입하기로 결심한다. 이 지렁이는 배추근처에 서식하며 해충을 잡아 먹음으로써 배추를 보호한다. 특히, 어떤 배추에 배추흰지렁이가 한 마리라도 살고 있으면 이 지렁이는 인접한 다른 배추로 이동할 수 있어, 그 배추들 역시 해충으로부터 보호받을 수 있다. 한 배추의 상하좌우 네 방향에 다른 배추가 위치한 경우에 서로 인접해있는 것이다.

한나가 배추를 재배하는 땅은 고르지 못해서 배추를 군데군데 심어 놓았다. 배추들이 모여있는 곳에는 배추흰지렁이가 한 마리만 있으면 되므로 서로 인접해있는 배추들이 몇 군데에 퍼져있는지 조사하면 총 몇 마리의 지렁이가 필요한지 알 수 있다. 예를 들어 배추밭이 아래와 같이 구성되어 있으면 최소 5마리의 배추흰지렁이가 필요하다. 0은 배추가 심어져 있지 않은 땅이고, 1은 배추가 심어져 있는 땅을 나타낸다.

제한사항

입력

입력의 첫 줄에는 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다. 그 다음 줄부터 각각의 테스트 케이스에 대해 첫째 줄에는 배추를 심은 배추밭의 가로길이 M(1 ≤ M ≤ 50)과 세로길이 N(1 ≤ N ≤ 50), 그리고 배추가 심어져 있는 위치의 개수 K(1 ≤ K ≤ 2500)이 주어진다. 그 다음 K줄에는 배추의 위치 X(0 ≤ X ≤ M-1), Y(0 ≤ Y ≤ N-1)가 주어진다. 두 배추의 위치가 같은 경우는 없다.

출력

각 테스트 케이스에 대해 필요한 최소의 배추흰지렁이 마리 수를 출력한다.

예제

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이 문제의 key포인트

-> 한 배추의 상하좌우 네 방향에 다른 배추가 위치한 경우에 서로 인접해있는 것이다.

DFS의 기초문제인 음료수 얼려먹기 문제와 동일한 패턴의 문제이다. 배추가 있는 각 지점을 들러서 해당 지점의 상하좌우에 배추가 있는지 확인하고 상하좌우 모든 곳에 배추가 없을 때까지 깊이 우선탐색을 하면 쉽게 풀 수 있는 문제이다. 

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자료구조 및 알고리즘: DFS(깊이 우선 탐색)

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문제풀이

첫번째 풀이

코드(틀린코드, 런타임 에러 (RecursionError))

import sys
input = sys.stdin.readline
T = int(input())

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

def dfs(idx, arr):
    # 주어진 범위를 벗어나는 경우에는 즉시 종료
    if 0 > arr[0] or arr[0] >= M or 0 > arr[1] or arr[1] >= N or idx >= K:
        return False
    
    if graph[arr[1]][arr[0]] == 1: # 현재 노드에 배추가 있고
        if not visited[arr[1]][arr[0]]: # 현재 노드를 아직 방문하지 않았다면
            # 현재 노드를 방문처리
            visited[arr[1]][arr[0]]= True
             
            # 상하좌우 확인
            dfs(idx + 1, [arr[0] + dx[0], arr[1] + dy[0]])
            dfs(idx + 1, [arr[0] + dx[1], arr[1] + dy[1]])
            dfs(idx + 1, [arr[0] + dx[2], arr[1] + dy[2]])
            dfs(idx + 1, [arr[0] + dx[3], arr[1] + dy[3]])
            return True 
    return False


for t in range(T):
    count = 0
    # 가로, 세로, 배추 개수
    M, N, K = map(int, input().split())
    visit = [list(map(int, input().split())) for _ in range(K)]

    # graph, 방문여부 2차원 그래프 만들기
    graph = [[0] * M for _ in range(N)]
    visited = [[False] * M for _ in range(N)]
    for k in range(K):
        x, y = visit[k][0], visit[k][1]
        graph[y][x] = 1

    for i in range(K):
        if dfs(i, visit[i]) == True:
            count += 1
    print(count)

DFS코드의 전형적인 패턴으로 코드를 구현했다.

 

1. 방문여부를 (x, y)위치로 바로 확인하도록 하기 위해 배추가 있는 곳은 1, 없는 곳은 0으로 2차원 배열 graph를 만들어주고 방문여부 배열인 visited 배열도 만들어주었다.

 

2. 입력받은 배추가 있는 위치를 for문으로 하나씩 함수에 넣어 dfs를 돌게 했다.

 

3. dfs함수에서는...

    입력받은 위치값이 배열의 범위를 벗어나면 return False

    입력받은 위치에 배추가 있고, 이 위치에 방문한 적이 없다면 

       현재 위치 방문처리

       현재 위치에서 상하좌우 재귀적으로 확인

       return True

    아니면 return False

 

4. 이렇게 dfs함수를 돌고 온 값이 True일때만 count를 1씩 증가시켜서 필요한 최소의 배추흰지렁이 마리 수를 구했다.

 

알고리즘은 맞는 것 같았는데 제출해보니 RecursionError가 떴다. 

 

두번째 풀이

코드(완성코드)

# BOJ 1012 유기농 배추
# 92ms
# 33220KB
# DFS -> 재귀

import sys
sys.setrecursionlimit(10 ** 6)
input = sys.stdin.readline
T = int(input())

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

def dfs(idx, arr):
    # 주어진 범위를 벗어나는 경우에는 즉시 종료
    if 0 > arr[0] or arr[0] >= M or 0 > arr[1] or arr[1] >= N or idx >= K:
        return False
    
    if graph[arr[1]][arr[0]] == 1: # 현재 노드에 배추가 있고
        if not visited[arr[1]][arr[0]]: # 현재 노드를 아직 방문하지 않았다면
            # 현재 노드를 방문처리
            visited[arr[1]][arr[0]]= True
             
            # 상하좌우 확인
            dfs(idx + 1, [arr[0] + dx[0], arr[1] + dy[0]])
            dfs(idx + 1, [arr[0] + dx[1], arr[1] + dy[1]])
            dfs(idx + 1, [arr[0] + dx[2], arr[1] + dy[2]])
            dfs(idx + 1, [arr[0] + dx[3], arr[1] + dy[3]])
            return True 
    return False

for t in range(T):
    count = 0
    # 가로, 세로, 배추 개수
    M, N, K = map(int, input().split())
    visit = [list(map(int, input().split())) for _ in range(K)]

    # graph, 방문여부 2차원 그래프 만들기
    graph = [[0] * M for _ in range(N)]
    visited = [[False] * M for _ in range(N)]
    for k in range(K):
        x, y = visit[k][0], visit[k][1]
        graph[y][x] = 1

    for i in range(K):
        if dfs(i, visit[i]) == True:
            count += 1
    print(count)

해당 에러가 가장 많이 발생하는 이유는 Python이 정한 최대 재귀 깊이보다 재귀의 깊이가 더 깊어질 때라고 한다. Python이 정한 최대 재귀 깊이는 sys.getrecursionlimit()을 이용해 확인할 수 있는데, BOJ의 채점 서버에서 이 값은 1,000으로 되어 있다. 따라서 파이썬으로 코드를 돌릴 때 1000번 이상의 recursion이 발생하면 recursion error가 뜬다.

 

이를 해결하려면 sys.setrecursionlimit()을 사용하면 된다. 이 함수로 Python이 정한 최대 재귀 갚이를 변경할 수 있다.

최대 재귀 깊이를 1,000,000 정도로 크게 설정하면 런타임 에러 없이 실행이 된다.

 -> sys.setrecursionlimit(10 ** 6) 코드를 import sys 아래줄에 추가했더니 무리없이 코드가 통과되었다!