[JAVA][Level2]PROGRAMMERS 게임 맵 최단거리

DFS을 이용해서 문제를 해결하는 문제

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게임 맵 최단거리

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문제 설명

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.
• 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.

•  

입출력 예

maps	answer
[[1,0,1,1,1],[1,0,1,0,1],[1,0,1,1,1],[1,1,1,0,1],[0,0,0,0,1]]	11
[[1,0,1,1,1],[1,0,1,0,1],[1,0,1,1,1],[1,1,1,0,0],[0,0,0,0,1]]	-1

입출력 예 설명

입출력 예 #1
주어진 데이터는 다음과 같습니다.

캐릭터가 적 팀의 진영까지 이동하는 가장 빠른 길은 다음 그림과 같습니다.

따라서 총 11칸을 캐릭터가 지나갔으므로 11을 return 하면 됩니다.

입출력 예 #2
문제의 예시와 같으며, 상대 팀 진영에 도달할 방법이 없습니다. 따라서 -1을 return 합니다.

주어진 문제

class Solution {
    public int solution(int[][] maps) {
        int answer = 0;
        return answer;
    }
}

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나의 문제풀이

import java.util.*;

class Solution {
    public int solution(int[][] maps) {
        int answer = -1;

        Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();
        
        queue = dfs(queue, maps, 0, 0, 1);

        if (!queue.isEmpty()) answer = queue.peek();
        
        return answer;
    }
    
    public static Queue<Integer> dfs(Queue<Integer> queue, int[][] maps, int x, int y, int cnt) {
        if (!queue.isEmpty() && queue.peek() < cnt) return queue;
        if (x == maps.length-1 && y == maps[0].length-1) {
                queue.offer(cnt);
                return queue;
            }
        if (x >= 0 && y >= 0 && maps.length > x && maps[0].length > y && maps[x][y] != 0) {
            
            maps[x][y] = 0;
            
            dfs(queue, maps, x, y + 1, cnt + 1);
            dfs(queue, maps, x + 1, y, cnt + 1);
            dfs(queue, maps, x, y - 1, cnt + 1);
            dfs(queue, maps, x - 1, y, cnt + 1);

            maps[x][y] = 1;

            return queue;
        } 
        return queue;
    }
}

• 도착지점에 도착할 수 있는 방향이 두 방향이기 때문에 들어온 값 중 작은 값을 가져오기 위해 운선순위 큐를 이용한다.
• DFS 재귀방식을 이용해서 도착지점까지 반복한다.
  • 이차배열의 범위 안이기 때문에 위치가 마이너스가 아니고 배열의 크기보다 작고 0이 아닐 경우
    • 해당 위치를 지남을 0으로 표시한다.
    • 상하좌우로 다음 이동을 한다.
    • 이동 후 갈림길을 다시 진행할 수 있도록 해당 위치를 1로 표시한다.
  • 배열의 끝에 도착하면 해당 이동 수를 큐에 넣어준다.
• 큐에 값이 들어있다면 상대 팀 진영에 도달했으므로 가장 작은 앞의 수를 출력해 준다.
• 큐에 값이 없다면 상대 팀 진영에 도달하지 못했으므로 -1을 출력해 준다.

추가 입출력 예

maps	answer
[[1,0],[1,0],[1,1]]	4
[[1,0,0],[1,1,1]]	4
[[1,0,1,1,1],[1,0,1,0,1],[1,0,1,1,1],[1,1,1,0,1],[0,0,0,0,1]] // 옆으로 먼저 가면 실패 7-9-11-13, 밑으로 가먼 가면 실패 1-5-6-9-10-17 테스트 케이스 실패	15
[[1,0,1,1,1],[1,1,1,0,1],[1,1,0,0,1],[0,1,1,0,1],[0,0,1,1,1]]  // 양쪽으로 도착하는데 오른쪽으로 갔을 때 짧은 경우 고려	9
[[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]] // 효율성 문제 확인	9

보통 DFS는 재귀함수를 이용해서 풀 수 있는 것 같아 재귀함수를 이용해서 풀어보았다.
재귀함수를 사용하면 갈림길에서 동시에 지나가는 것이 불가능하기 때문에 지나온 길을 다시 확인할 수 있도록 지나온 위치를 0으로 변경 후 다시 1로 바꿔줬는데, 이럴 경우 지나온 갈림길로 다시 돌아가서 반복되어 수행되는 경우의 수가 생각보다 무수히 늘어나 효율성에서 큰 차이를 보였다.
예를 들어 5x5의 크기에서 길 전체가 1일 경우, 9번 만에 상대 진영에 바로 도착하지만 재귀 함수로 인해 계속된 갈림길이 이동되면서 조건을 통해 수를 줄인다고 해도 3940번이나 동작을 하게 되는데 배열의 크기는 100까지 될 수 있어 늘어날 수 록 반복 횟수는 매우 커지게 되어 효율성 테스트에서 실패를 하게 되는 것 같다.
내가 조건을 제대로 못 주었을 수 도 있지만, 막힌 시점에서 다른 사람들의 코드를 보니 재귀 함수에서는 도착을 했더라도 계속 반복되는 문제로 인해 재귀 함수를 사용하지 않고 반복하도록 구현을 하고 있었다.
그래서 방향이동을 순차적으로 하는 재귀 함수 말고 방향이동을 동시에 할 수 있도록 구현해 진행을 해보았다.

새로운 문제풀이

import java.util.*;

class Solution {
    public int solution(int[][] maps) {
        int answer = -1;

        Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
        
        queue.offer(new int[]{0, 0, 1});

        while (!queue.isEmpty()) {
            int[] current = queue.poll();
            int x = current[0];
            int y = current[1];
            int cnt = current[2];

            if (x == maps.length-1 && y == maps[0].length-1) {
                answer = cnt;
            }

            move(queue, maps, x, y + 1, cnt);
            move(queue, maps, x + 1, y, cnt);
            move(queue, maps, x, y - 1, cnt);
            move(queue, maps, x - 1, y, cnt);
        }
        
        return answer;
    }
    
    public static Queue<int[]> move(Queue<int[]> queue, int[][] maps, int x, int y, int cnt) {

        if (x >= 0 && y >= 0 && maps.length > x && maps[0].length > y && maps[x][y] != 0) {
            maps[x][y] = 0;

            queue.offer(new int[]{x, y, cnt + 1});
            return queue;
        }
        return queue;
    }
}

• 넣은 순서대로 큐를 사용하기 위해서 LinkedList로 변경한다.
• 큐에 처음 위치를 넣어 반복을 할 수 있게 해 준다.
  • 상하좌우로 움직일 수 있는지 확인을 한다.
  • 움직일 수 있는 경우 해당 위치를 이동했다고 0으로 표시를 한 후 움직인 위치를 큐에 넣어준다.
  • 도착지점에 도착하면 진행 칸 수를 출력한다.

찾아보니 최단거리 문제는 다익스트라 알고리즘을 사용해 푸는 대표적인 문제라고 한다.
DFS/BFS 문제라고 해서 기본적인 DFS와 BFS로 생각을 해보려고 했는데, 확실히 아직 자료구조와 알고리즘에 대한 이해도가 낮아서 인지 문제를 보고 정확히 어떤 방식이 어울리고 어떤 알고리즘을 응용할 수 있는지가 떠오르지 않는 듯하다. 이전에는 문제를 먼저 해결할 수 있는지를 보고 있었다면 이제는 자료구조를 먼저 이해하고 들어가려고 하니 시간도 많이 걸리고 한번 본다고 바로 이해가 되는 부분도 아니라 알 수 있도록 꾸준히 봐야겠다.

 

 

문제 출처 - https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1844