[C++, Python][프로그래머스][DFS BFS] 네트워크 :: seoftware

문제 설명

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.

제한사항

• 컴퓨터의 개수 n은 1 이상 200 이하인 자연수입니다.
• 각 컴퓨터는 0부터 n-1인 정수로 표현합니다.
• i번 컴퓨터와 j번 컴퓨터가 연결되어 있으면 computers[i][j]를 1로 표현합니다.
• computer[i][i]는 항상 1입니다.

입출력 예

n	computers	return
3	[[1, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 1]]	1
3	[[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 1]]	2

입출력 예 설명

예제 #1
아래와 같이 2개의 네트워크가 있습니다.

예제 #2
아래와 같이 1개의 네트워크가 있습니다.

C++ 소스코드

#include <string>
#include <vector>
using namespace std;
bool visited[200][200];
void dfs(int x, int y, vector<vector<int>> &computers, int &n){
    visited[x][y] = true;
    visited[y][x] = true;
    for(int j = 0; j<n;j++){
        if(!visited[y][j] && computers[y][j] == 1){
            dfs(y, j, computers, n);
        }
    }
}

int solution(int n, vector<vector<int>> computers) {
    int answer = 0;
    for(int i = 0; i < n; i++){
        for(int j = 0; j < n; j++){
            if(computers[i][j] == 1 && !visited[i][j]){
                dfs(i, j, computers, n);
                answer++;
            }
        }
    }
    return answer;
}

 

Python 소스코드 - DFS

def DFS(visited, computers, parent, n):
    visited[parent] = True
    for i in range(n):
        if computers[parent][i] == 1 and not visited[i]:
            DFS(visited, computers, i, n)
            
def solution(n, computers):
    answer = 0
    visited = [False for _ in range(n)]
    for i in range(n):
        if not visited[i] :
            DFS(visited, computers, i, n)
            answer += 1
    return answer

 

Python 소스코드 - BFS

from collections import deque
def BFS(visited, computers, parent, n):
    visited[parent] = True
    q = deque([parent])
    while q:
        p = q.popleft()
        visited[p] = True
        for i in range(n):
            if computers[p][i] == 1 and not visited[i]:
                q.append(i)
                
def solution(n, computers):
    answer = 0
    visited = [False for _ in range(n)]
    for i in range(n):
        if not visited[i] :
            BFS(visited, computers, i, n)
            answer += 1
    return answer

 

Python 코드 결과 비교 : DFS 속도가 BFS 보다 빠르게 측정됨

BFS 채점 결과

DFS 채점 결과