문제
ROR 게임은 두 팀으로 나누어서 진행하며, 상대 팀 진영을 먼저 파괴하면 이기는 게임입니다. 따라서, 각 팀은 상대 팀 진영에 최대한 빨리 도착하는 것이 유리합니다.
지금부터 당신은 한 팀의 팀원이 되어 게임을 진행하려고 합니다. 다음은 5 x 5 크기의 맵에, 당신의 캐릭터가 (행: 1, 열: 1) 위치에 있고, 상대 팀 진영은 (행: 5, 열: 5) 위치에 있는 경우의 예시입니다.
위 그림에서 검은색 부분은 벽으로 막혀있어 갈 수 없는 길이며, 흰색 부분은 갈 수 있는 길입니다. 캐릭터가 움직일 때는 동, 서, 남, 북 방향으로 한 칸씩 이동하며, 게임 맵을 벗어난 길은 갈 수 없습니다.
아래 예시는 캐릭터가 상대 팀 진영으로 가는 두 가지 방법을 나타내고 있습니다.
- 첫 번째 방법은 11개의 칸을 지나서 상대 팀 진영에 도착했습니다.
- 두 번째 방법은 15개의 칸을 지나서 상대팀 진영에 도착했습니다.
위 예시에서는 첫 번째 방법보다 더 빠르게 상대팀 진영에 도착하는 방법은 없으므로, 이 방법이 상대 팀 진영으로 가는 가장 빠른 방법입니다.
만약, 상대 팀이 자신의 팀 진영 주위에 벽을 세워두었다면 상대 팀 진영에 도착하지 못할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 경우에 당신의 캐릭터는 상대 팀 진영에 도착할 수 없습니다.
게임 맵의 상태 maps가 매개변수로 주어질 때, 캐릭터가 상대 팀 진영에 도착하기 위해서 지나가야 하는 칸의 개수의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 단, 상대 팀 진영에 도착할 수 없을 때는 -1을 return 해주세요.
제한사항
- maps는 n x m 크기의 게임 맵의 상태가 들어있는 2차원 배열로, n과 m은 각각 1 이상 100 이하의 자연수입니다.
- n과 m은 서로 같을 수도, 다를 수도 있지만, n과 m이 모두 1인 경우는 입력으로 주어지지 않습니다.
- n과 m은 서로 같을 수도, 다를 수도 있지만, n과 m이 모두 1인 경우는 입력으로 주어지지 않습니다.
- maps는 0과 1로만 이루어져 있으며, 0은 벽이 있는 자리, 1은 벽이 없는 자리를 나타냅니다.
- 처음에 캐릭터는 게임 맵의 좌측 상단인 (1, 1) 위치에 있으며, 상대방 진영은 게임 맵의 우측 하단인 (n, m) 위치에 있습니다.
import java.util.Queue;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Arrays;
class Solution {
public int solution(int[][] maps) {
int n = maps.length, m = maps[0].length;
int[][] visited = new int[n][m];
Queue<int[]> mapsQueue = new LinkedList<int[]>();
int[] dx = {1, 0, -1, 0};
int[] dy = {0, 1, 0, -1};
mapsQueue.add(new int[]{0, 0});
visited[0][0] = 1;
while(!mapsQueue.isEmpty()) {
int[] cur_node = mapsQueue.poll();
int cx = cur_node[0];
int cy = cur_node[1];
if(cx == n-1 && cy == m-1) { return visited[cx][cy]; }
for(int d = 0; d < 4; d++) {
int nx = cx + dx[d];
int ny = cy + dy[d];
if(nx < 0 || ny < 0 || nx >= n || ny >= m || visited[nx][ny] != 0 || maps[nx][ny] != 1) {
continue;
}
mapsQueue.add(new int[]{nx, ny});
visited[nx][ny] = visited[cx][cy] + 1;
}
}
return -1;
}
}첫 방법은 BFS 방법이다.
갈 수 있는 칸이 있다면 그 칸은 이전 칸에서 숫자를 +1 함으로써 갈 수 있는 경우의 수를 저장한다.
그렇게 최종적으로 상대방 진영까지 도달한다면 거기까지 더해진 개수(= 해당 진영까지 도달하기까지 수)를 반환한다.
전형적인 BFS 코드이지 않을까 싶다.
그리고 아래는 DFS 코드이다.
class Solution {
private int n, m;
private int answer;
private int[][] maps;
private int[][] visited;
public int solution(int[][] maps) {
this.maps = maps;
answer = 100001;
n = maps.length;
m = maps[0].length;
visited = new int[n][m];
dfs(0, 0, 1);
if(answer == 100001) {
answer = -1;
}
return answer;
}
public void dfs(int x, int y, int distance) {
if(x < 0 || y < 0 || x >= n || y >= m || visited[x][y] != 0 || maps[x][y] != 1) {
return;
}
if(x == n-1 && y == m-1) {
answer = Math.min(answer, distance);
return;
}
visited[x][y] = 1;
dfs(x+1, y, distance+1);
dfs(x-1, y, distance+1);
dfs(x, y+1, distance+1);
dfs(x, y-1, distance+1);
visited[x][y] = 0;
}
}DFS 답게 먼저 갈 수 있는 방향이 있으면 그 길로 쭉 이어가면서 경우의 수를 더해가고
(쉽게 말하자면) 목적지 까지 가면서 중간에 만났던 갈림길까지 돌아가서 거기서부터 다시 갈 수 있는 방향을 탐색하며 DFS 처럼 깊이 우선 탐색을 하는것이다.
다만, 해당 문제는 BSF보다 많은 연산이 필요하기 때문에 효율성 테스트에서 통과되지 않는다... (통과되길 기대했는데...)
출처
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1844
