[Softeer] 장애물 인식 프로그램 JS

https://softeer.ai/practice/6282

 

자율주행팀 SW 엔지니어인 당신에게 장애물과 도로를 인식할 수 있는 프로그램을 만들라는 업무가 주어졌다.

 

[그림 1] 지도 예시

 

우선 [그림 1]과 같이 정사각형 모양의 지도가 있다. 1은 장애물이 있는 곳을, 0은 도로가 있는 곳을 나타낸다.

 

당신은 이 지도를 가지고 연결된 장애물들의 모임인 블록을 정의하고, 불록에 번호를 붙이려 한다. 여기서 연결되었다는 것은 어떤 장애물이 좌우, 혹은 아래위로 붙어 있는 경우를 말한다. 대각선 상에 장애물이 있는 경우는 연결된 것이 아니다.

 

[그림 2] 블록 별 번호 부여

 

[그림 2]는 [그림 1]을 블록 별로 번호를 붙인 것이다.

 

지도를 입력하여 장애물 블록수를 출력하고, 각 블록에 속하는 장애물의 수를 오름차순으로 정렬하여 출력하는 프로그램을 작성하시오.

제약조건

N은 정사각형임으로 가로와 세로의 크기는 같으며 5 ≤ N ≤ 25

입력형식

입력 값의 첫 번째 줄에는 지도의 크기 N이 입력되고, 그 다음 N줄에는 각각 N개의 자료(0혹은 1)가 입력된다.

출력형식

첫 번째 줄에는 총 블록 수를 출력 하시오.

그리고 각 블록 내 장애물의 수를 오름차순으로 정렬하여 한 줄에 하나씩 출력하시오.

 

 

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풀이

 

이차배열을 순회하며 장애물을 찾으면 

상하좌우를 탐색하여 해당 장애물과 연결된 장애물을 다 방문한다.

여기서 포인트는 한 장애물그룹당 한 queue를 사용하여 장애물을 size를 구하는 것이다.

 

새로운 이어진 주변장애물을 발견할 떄마다 size++하고 해당 위치를 방문한 것으로 표시한다.

 

순회를 끝내는 조건:

while queue에 더이상 이웃장애물이 없을때까지 순회하고 다 방문한 뒤 size를 answer에 추가한다.

 

전체코드

const readline = require('readline');
const rl = readline.createInterface({
    input : process.stdin,
    output : process.stdout
});

const lines = [];
// input
rl.on('line', input => {
    lines.push(input);
})

// output
rl.on('close', () => {
    const N = parseInt(lines.shift());
    const map = lines.map(e => e.split('').map(e => parseInt(e)));
    const dr = [-1, 0, 1, 0];
    const dc = [0, 1, 0, -1];
    const answer = [];
    
    for (let row = 0; row < N; row++) {
        for (let col = 0; col < N; col++) {
            // 장애물을 찾음, 연결된 장애물 모두 찾기 // 장애물그룹 1개당 queue 1개
            if (map[row][col] === 1) {
                let size = 1;
                const queue = [{row, col}];
                map[row][col] = 0;

                while(queue.length) {
                    const {row, col} = queue.shift();
                    for (let i = 0; i < 4; i++) {
                        const nextR = row + dr[i];
                        const nextC = col + dc[i];
                        if (nextR >= 0 && nextR < N && nextC >= 0 && nextC < N && map[nextR][nextC] === 1) {
                            map[nextR][nextC] = 0;
                            size++;
                            queue.push({row: nextR, col: nextC});
                        }
                    }
                }
                answer.push(size);
            }
        }
    }
    console.log(answer.length)
    answer.sort((a, b) => a - b).forEach(e => console.log(e))
    process.exit();
})

 

 

느낀점

dfs를 사용하지 않은 이유

dfs는 재귀를 탈출하는 조건을 먼저 생각해봐야하는데, 바로 주변에 장애물이 없을 때이다.

이는 bfs에서 상하좌우를 탐색하며 장애물만 큐에 넣는 로직과 같다.

 

또한 dfs는 recursive하여 탐색을 마치면 다시 bottom to top하여 리턴을 해야한다. 이 같은 경우는

경로를 기억하거나, 모든 경우에 대해 탐색을 마치는 공통된 조건이 있을 때 유용하다 (예를 들어 n개만 고르는 조합)

 

하지만 위 문제는 한 점에서 spread하며 단순히 그룹의 사이즈를 리턴하면 되기에 bfs가 더 효율적이라고 생각하였다