Algorithm/🔎 Problem Solving

[DFS&BFS / 중급] 2606 바이러스 : 오래 걸림 (백준, Python, 실버3)

키깡 2022. 7. 5.
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문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/2606

문제 설명

신종 바이러스인 웜 바이러스는 네트워크를 통해 전파된다. 한 컴퓨터가 웜 바이러스에 걸리면 그 컴퓨터와 네트워크 상에서 연결되어 있는 모든 컴퓨터는 웜 바이러스에 걸리게 된다.

예를 들어 7대의 컴퓨터가 <그림 1>과 같이 네트워크 상에서 연결되어 있다고 하자. 1번 컴퓨터가 웜 바이러스에 걸리면 웜 바이러스는 2번과 5번 컴퓨터를 거쳐 3번과 6번 컴퓨터까지 전파되어 2, 3, 5, 6 네 대의 컴퓨터는 웜 바이러스에 걸리게 된다. 하지만 4번과 7번 컴퓨터는 1번 컴퓨터와 네트워크상에서 연결되어 있지 않기 때문에 영향을 받지 않는다.

어느 날 1번 컴퓨터가 웜 바이러스에 걸렸다. 컴퓨터의 수와 네트워크 상에서 서로 연결되어 있는 정보가 주어질 때, 1번 컴퓨터를 통해 웜 바이러스에 걸리게 되는 컴퓨터의 수를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에는 컴퓨터의 수가 주어진다. 컴퓨터의 수는 100 이하이고 각 컴퓨터에는 1번 부터 차례대로 번호가 매겨진다. 둘째 줄에는 네트워크 상에서 직접 연결되어 있는 컴퓨터 쌍의 수가 주어진다. 이어서 그 수만큼 한 줄에 한 쌍씩 네트워크 상에서 직접 연결되어 있는 컴퓨터의 번호 쌍이 주어진다.

출력

1번 컴퓨터가 웜 바이러스에 걸렸을 때, 1번 컴퓨터를 통해 웜 바이러스에 걸리게 되는 컴퓨터의 수를 첫째 줄에 출력한다.

예제 입력 1

7
6
1 2
2 3
1 5
5 2
5 6
4 7

예제 입력 2

4

풀이

풀이과정

BFS를 이용해서 1번 노드와 연결된 노드들을 찾아나갔다.
난이도 자체는 평이했으나, 계속되는 잔실수들로 인해 시간을 오래 끌었다.

최종코드

n = int(input())  # 전체 노드 수
m = int(input())  # 받을 엣지 수

network = list()
for _ in range(m):
  temp = list(map(int, input().split()))
  network.append(temp)
  network.append(temp[::-1])

# print(network)

from collections import deque
def bfs(network, length):
  q = deque()
  visited = [False] * length
  answer = 0  # 정답
  q.appendleft(1) # 1번 노드 추가하고 시작
  visited[0] = True  

  while q:
    pop_item = q.pop()

    for net in network:
      if net[0] == pop_item and not visited[net[1]-1]:
        q.appendleft(net[1])
        visited[net[1]-1] = True
        answer+=1

  return answer # 1번 제외

print(bfs(network, n))

첫번째 오류

처음 네트워크라는 변수에 리스트를 넣었을 때,
아래와 같이 일방향?으로 잡았다.

network = list()
for _ in range(m):
  network.append(list(map(int, input().split())))

첫번째 오류의 반례 케이스

10
7
1 2
2 3
3 4
5 6
7 8
8 9
9 1
정답 : 6
출력 : 4

위 테스트케이스의 경우 9와 1이 그래프상 연결 되어 있지만
큐에 애초에 들어가지도 못한다.
1이 pop 될 때 9도 큐에 들어갈 수 있도록 맵 리스트에 1 9, 9 1 모두 넣어줘야 한다.

두번째 오류

처음에 아무생각없이 인덱스를 아래와 같이 잡았다. (1부터 시작)
파이썬 리스트는 0부터 시작하므로, 인덱스 매길 때 조심하기!
이렇게 써도 첫번째 출력예시에서는 돌아가서 원인을 모르다가 테스트 케이스를 보고 알았다.

  if net[0] == pop_item and not visited[net[1]]:

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