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포스팅에 앞서 내용이 틀릴 수 있습니다.
해당 부분 지적 감사히 받습니다.
문제를 보자.
보자마자 이전에 풀었던 문제가 생각남과 동시에 bfs가 떠올랐다.
추후 알게 되었지만 dfs로도 풀 수 있다.
코드
from collections import deque
queue = deque()
num = 0
dx, dy = [1,-1,0,0], [0,0,-1,1]
a = int(input())
array= []
memory = []
result =[]
count =0
for i in range(a):
array.append(list(map(int,input())))
for x in range(a):
for y in range(a):
if array[x][y] == 1:
memory.append((x,y))
def bfs():
global count
if len(memory) == 0:
return
queue.append(memory.pop(0))
array[queue[0][0]][queue[0][1]] = 0
while queue:
location = queue.popleft()
for i in range(4):
x, y = dx[i] + location[0], dy[i] + location[1]
if (x,y) in memory and array[x][y] == 1:
count += 1
queue.append((x,y))
memory.remove((x,y))
array[x][y] = 0
else:
result.append(count+1)
count = 0
bfs()
bfs()
result.sort()
print(len(result))
for i in result:
print(i)
memory에 단지의 위치정보를 모두 넣은 후, 인접 단지를 모두 0으로 만들고, 방문된 곳은 memory에서 삭제하며 수행한다.
비록 오랜 시간이 걸렸지만, 직접 짠 코드다.
그래서 더 의미있다.
하지만 분명 코드를 줄일 수 있다고 생각하였다.
그래서 코드를 gpt에 넣고 간소화시켜달라고 요청해 보았다.
from collections import deque
dx, dy = [1, -1, 0, 0], [0, 0, -1, 1]
a = int(input())
array = [list(map(int, input())) for _ in range(a)]
memory = []
def bfs(x, y):
count = 1
queue = deque([(x, y)])
array[x][y] = 0
while queue:
x, y = queue.popleft()
for i in range(4):
nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]
if 0 <= nx < a and 0 <= ny < a and array[nx][ny] == 1:
count += 1
array[nx][ny] = 0
queue.append((nx, ny))
return count
result = []
for x in range(a):
for y in range(a):
if array[x][y] == 1:
result.append(bfs(x, y))
result.sort()
print(len(result))
for count in result:
print(count)
좀 더 직관적으로 바뀌었다.
두 번째 코드는, 배열을 모두 돌며 1을 찾을 때마다 덩어리를 탐색한다.
또한 탐색이 된 곳은 0으로 하여 타깃이 되지 않도록 한다.
처음엔 어떻게 단지의 시작점을 잡을까라고 생각했었다.
하지만 gpt가 짜준 코드를 보고 그냥 모두 방문해 보면 되는구나라고 깨달았다.
아직은 생각의 확장이 모자라다.
생각을 넓혀야겠다.
배운 점
1. 앞으론, 배열을 선언할 때, for문을 사용하여 넣도록 해야겠다.
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