[알고리즘] 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
입출력 예 설명
예제 #1
아래와 같이 2개의 네트워크가 있습니다.
image0.png

예제 #2
아래와 같이 1개의 네트워크가 있습니다.
image1.png

예제 #1

예제 #2

나의 풀이(틀린 풀이)

- 그래프 전체를 돌아가는 bfs를 구현했지만 이 경우 그래프상에서는 서로 이어지지 않았는데 실제로 이어진 경우가 존재

from collections import deque

answer = 1
def solution(n, computers):
    # 그래프로 표현되어 있고 전부 돌면서 같은 네트워크인지 확인해야 하기 때문에 탐색
    # 같은 값이면 dfs보단 bfs
    
    graph = [[0] * (len(computers) + 1)]
    
    dx = [0, 0, -1, 1]
    dy = [-1, 1, 0, 0]
    
    
    for computer in computers:
        computer = [0] + computer
        graph.append(computer)
                
    def bfs(start):
        q = deque()
        x, y = start
        if graph[y][x] != 1:
            return
        global answer
        answer += 1
        graph[y][x] = answer
        q.append(start)
        
        while q:
            x, y = q.popleft()
            
            for i in range(4):
                nx = x + dx[i]
                ny = y + dy[i]
                if not (1 <= nx < len(graph) and 1 <= ny < len(graph)):
                    continue
                if graph[ny][nx] == 1:
                    graph[ny][nx] = graph[y][x]
                    q.append((nx, ny))
    
    for i in range(1, len(graph)):
        for j in range(1, len(graph[i])):
            bfs((i,j))
            
            
    global answer
    answer -= 1

    return answer

참고해서 푼 풀이

- bfs로 풀었는데 visited와 이중 for문을 활용

- 그래프 구조가 양방향 인접 행렬 (Adjacency Matrix)이다.

- 따라서 순차적으로 돌면서 연결 연결해가는 방식으로 순회하면 된다.

- 또 하나 배운 건 bfs를 풀때 따로 함수를 설정해주게 되면 global이 나타나게 된다는 점이다.

- 따라서 함수 안에 함수를 굳이 안만들 수 있으면 베스트하다.

- 참고로 이 문제는 union-find로도 구현할 수 있다.

from collections import deque

def solution(n, computers):
    answer = 0
    
    visited = []
    q = deque()
    
    for i in range(len(computers)):
        if i in visited:
            continue
        q.append(i)
        answer += 1
        while q:
            cur = q.popleft()
            for j in range(len(computers)):
                if computers[cur][j] == 1 and j not in visited:
                    q.append(j)
                    visited.append(j)
    
    return answer

Union-find를 활용한 풀이

from collections import defaultdict


def find(x):
    global parent

    if x != parent[x]:
        parent[x] = find(parent[x])
    return parent[x]


def union(x, y):
    global parent

    a, b = find(x), find(y)
    if a < b:
        parent[b] = a
    else:
        parent[a] = b


def solution(n, computers):
    global parent

    parent = [i for i in range(n)]

    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if computers[i][j]:
                union(i, j)

    di = defaultdict(int)
    for i in parent:
        di[find(i)] += 1

    return len(di.items())

Reference

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https://school.programmers.co.kr/questions/46864

프로그래머스

https://school.programmers.co.kr/questions/47967

프로그래머스