[프로그래머스] 게임 맵 최단거리 - *BFS, 다익스트라

문제

---

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.

 

 

 

풀이

---

최단거리 알고리즘중 다익스트라 알고리즘을 활용하였다.

 

다익스트라 알고리즘은 노드간의 최단거리를 저장하는 알고리즘이다.

 

보통은 일차원 배열로 사용하지만, 이문제의 특성상 이차원배열로 구현해야한다.

static void bfs(int[][]maps, int x, int y){
    PriorityQueue<node> pq = new PriorityQueue<node>();
    pq.add(new node(x, y, map[y][x]));

    while(!pq.isEmpty()){
        node top = pq.poll();

        x = top.x;
        y = top.y;

        if(x == m - 1 && y == n - 1){
            answer = map[y][x];
            return;
        }

        if(top.weight > map[y][x]){
            continue;
        }


        for(int i = 0 ; i < 4 ; i++){
            int nx = x + dx[i];
            int ny = y + dy[i];

            if(nx < 0 || nx >= m || ny < 0 || ny >= n || maps[ny][nx] == 0) {continue;}

            if(map[ny][nx] > map[y][x] + maps[ny][nx]){
                map[ny][nx] = map[y][x] + maps[ny][nx];
                pq.add(new node(nx, ny, map[ny][nx]));
            }
        }
    }        
}

 

우선순위 알고리즘을 이용하여 해당 위치의 weight 즉 거리가 짧은 것 부터 사용하였다.

여기서 아래의 코드를 이용해서 나중에 최단거리가 아닌 node가 들어왔을 때는 더이상 탐색을 할필요가 없으므로 continue을 하여 시간 복잡도를 줄였다. 

if(top.weight > map[y][x]){
   continue;
}

 

 

<전체코드>

import java.util.*;

class Solution {
    
    static class node implements Comparable<node>{
        
        int x;
        int y;
        int weight;
        
        node( int x, int y, int weight){
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.weight = weight;
        }
        
        @Override
        public int compareTo(node n){
            return this.weight - n.weight;
        }
    }
    
    static int[][] map;
    static int[] dx = {0, 1, 0, -1};
    static int[] dy = {1, 0, -1, 0};
    static int n;
    static int m;
    static int answer;
    
    public int solution(int[][] maps) {
        answer = -1;
        
        n = maps.length;
        m = maps[0].length;
        
        map = new int[n][m];
        
        for(int i = 0 ; i < n ; i++){
            for(int j = 0 ; j < m ; j++){
                map[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
            }
        }        
        
        map[0][0] = 1;
        bfs(maps, 0, 0);
        
        return answer;
    }
    
    static void bfs(int[][]maps, int x, int y){
        PriorityQueue<node> pq = new PriorityQueue<node>();
        pq.add(new node(x, y, map[y][x]));

        while(!pq.isEmpty()){
            node top = pq.poll();

            x = top.x;
            y = top.y;

            if(x == m - 1 && y == n - 1){
                answer = map[y][x];
                return;
            }

            if(top.weight > map[y][x]){
                continue;
            }


            for(int i = 0 ; i < 4 ; i++){
                int nx = x + dx[i];
                int ny = y + dy[i];

                if(nx < 0 || nx >= m || ny < 0 || ny >= n || maps[ny][nx] == 0) {continue;}

                if(map[ny][nx] > map[y][x] + maps[ny][nx]){
                    map[ny][nx] = map[y][x] + maps[ny][nx];
                    pq.add(new node(nx, ny, map[ny][nx]));
                }
            }
        }        
    }
}