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.
2. 제한사항
컴퓨터의 개수 n은 1 이상 200 이하인 자연수입니다.
각 컴퓨터는 0부터n-1인 정수로 표현합니다.
i번 컴퓨터와 j번 컴퓨터가 연결되어 있으면 computers[i][j]를 1로 표현합니다.
computer[i][i]는 항상 1입니다.
3. 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
4. 나의 풀이
이 문제는 그래프의 인접행렬이 주어지면, 그래프 내 네트워크의 갯수를 출력하는 문제이다. 이 문제를 풀기 위해 우선 인접행렬을 인접리스트로 변환하여 깊이 우선 탐색을 하였다.
인접행렬이란? 그래프에서 어느 꼭짓점들이 변으로 연결되었는지 나타내는 정사각 행렬. 무방향그래프의 경우 대각행렬이 된다는 특징을 가진다. 인접행렬
인접리스트란? 그래프의 한 꼭짓점에서 연결되어 있는 꼭짓점들을 하나의 연결 리스트로 표현하는 방법이다. 변이 희소한 그래프에 적합하다. 인접리스트
또한, 깊이 우선 탐색은 스택을 이용한다. 시작 노드에서 더이상 갈 수 없을 때까지 노드를 탐색한 후, 갈림길이 있는 가장 가까운 곳으로 가서 같은 방법으로 탐색한다.
def solution(n, computers):
graph = {}
visited = []
stack = []
n_list = list(range(1, n + 1))
answer = 0
for i in range(n):
graph[i + 1] =[]
for j in range(n):
if (computers[i][j] == 1 and i != j):
graph[i + 1].append(j + 1)
while (len(n_list) != 0):
stack.append(n_list[0])
while stack:
node = stack.pop()
if node not in visited:
visited.append(node)
n_list.remove(node)
stack.extend(graph[node])
answer += 1
return answer
dfs를 구현할 때 재귀함수를 써서 푸는 방법이 있었다. 훨씬 코드는 간단했지만 효율성을 고려했을 때 어느것이 더 효율적인지 생각을 하면서 풀어야한다.
