Insea 99/week09

INSEA-99/week09/15649_N과_M_(1).py

@@ -0,0 +1,25 @@
+# pypy3
+# 시간(ms) : 160
+# 공간(KB) : 240752
+
+import sys
+input = sys.stdin.readline
+sys.setrecursionlimit(10**5)
+
+def dfs(depth) :
+    global n, m
+    if depth == m : # m 길이라면 출력
+        print(*anw)
+    else :  # m 길이가 아니라면 탐색
+        for num in range(1, n + 1) :
+            if visited[num] == 0 :  # 아직 사용하지 않았다면 사용
+                visited[num] = 1    # 방문처리
+                anw[depth] = num    # 정답에 추가
+                dfs(depth + 1)      # 탐색 지속
+
+                visited[num] = 0    # 탐색 후 미방문 처리
+
+n, m = map(int, input().split())
+anw = [0] * m
+visited = [0] * (n + 1)
+dfs(0)

INSEA-99/week09/15652_N과_M_(4).py

@@ -0,0 +1,20 @@
+# pypy3
+# 시간(ms) : 136
+# 공간(KB) : 238864
+
+import sys
+input = sys.stdin.readline
+sys.setrecursionlimit(10**5)
+
+def dfs(depth, pre_num) :
+    global n, m
+    if depth == m : # m 길이라면 출력
+        print(*anw)
+    else :  # m 길이가 아니라면 탐색
+        for num in range(pre_num, n + 1) :  # 비내림차순을 위해 이전 숫자부터 탐색
+                anw[depth] = num    # 정답에 추가
+                dfs(depth + 1, num)      # 탐색 지속
+
+n, m = map(int, input().split())
+anw = [0] * m
+dfs(0, 1)

INSEA-99/week09/24480_알고리즘_수업_-_깊이_우선_탐색_2.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+# pypy3
+# 재귀
+# 시간(ms) : 568
+# 공간(KB) : 346740
+#
+# 스택
+# 시간(ms) : 320
+# 공간(KB) : 136564
+#
+# 공유 : 
+# - 스택(반복문) DFS가 재귀 DFS보다 대부분 더 빠르다. 그리고 안정성도 높다.
+# - 파이썬은 재귀에 최적화 되어 있지 않고, 재귀는 함수를 호출하는거라 호출할 때마다 오버헤드가 발생한다.
+
+
+import sys
+from collections import deque
+sys.setrecursionlimit(10**5)
+input = sys.stdin.readline
+
+# 재귀를 이용한 dfs
+def dfs(node):
+    global idx
+    visited[node] = idx
+    idx += 1
+    for neighbor in adj[node]:
+        if not visited[neighbor]:
+            dfs(neighbor)
+
+n, m, r = map(int, input().split())
+adj = [[] for _ in range(n+1)]
+visited = [0] * (n+1)
+idx = 1
+for _ in range(m):  # 인접리스트 생성
+    u, v = map(int, input().split())
+    adj[u].append(v)
+    adj[v].append(u)
+
+for neighbors in adj:   # 인접리스트 정렬
+    neighbors.sort(reverse=True)
+
+dfs(r)
+print(*visited[1:], sep='\n')
+
+# # 스택을 이용한 dfs
+# def dfs2(start):
+#     idx = 1
+#     queue = deque([start])
+#     while queue:
+#         node = queue.popleft()
+#         if not visited[node]:
+#             visited[node] = idx
+#             idx += 1
+#             for neighbor in adj[node]:
+#                 if not visited[neighbor]:
+#                     queue.appendleft(neighbor)
+
+# n, m, r = map(int, input().split())
+# adj = [[] for _ in range(n+1)]
+# visited = [0] * (n+1)
+# for _ in range(m):   # 인접리스트 생성
+#     u, v = map(int, input().split())
+#     adj[u].append(v)
+#     adj[v].append(u)
+
+# for neighbors in adj: # 인접리스트 정렬
+#     neighbors.sort()              
+
+# dfs2(r)     
+# print(*visited[1:], sep='\n')

INSEA-99/week09/2667_단지번호붙이기.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+# pypy3
+# 시간(ms) : 108
+# 공간(KB) : 113496
+
+import sys
+from collections import deque
+input = sys.stdin.readline
+# 방향: ↑, ↓, ←, → 
+dr = [-1, 1, 0, 0]
+dc = [0, 0, -1, 1]
+
+
+def dfs(r, c):
+    global n
+    map[r][c] = 0 # 방문 처리 (1 -> 0으로 변경하여 재방문 방지)
+    cnt = 1  # 현재 위치의 집을 카운트
+
+    # 4방향 탐색
+    for d in range(4):
+        nr = r + dr[d]  # 다음 행 위치
+        nc = c + dc[d]  # 다음 열 위치
+
+        # 범위 내에 있고, 집이 있는 경우(map[nr][nc] == 1)
+        if 0 <= nr < n and 0 <= nc < n and map[nr][nc] == 1:
+            cnt += dfs(nr, nc)  # 재귀적으로 DFS 수행하여 카운트 누적
+
+    return cnt
+
+n = int(input())  # 지도의 크기 N
+map = [list(map(int, input().strip())) for _ in range(n)]  # N×N 지도 (0: 집 없음, 1: 집 있음)
+
+anw = []  # 각 단지별 집의 개수를 저장할 리스트
+
+# 전체 지도를 순회하며 단지 찾기
+for r in range(n):
+    for c in range(n):
+        # 집이 있고 아직 방문하지 않은 경우
+        if map[r][c] == 1:
+            anw.append(dfs(r, c))  # BFS로 단지 크기 계산 후 저장
+
+# 출력
+print(len(anw))  # 총 단지 수
+print(*sorted(anw), sep='\n')  # 각 단지 내 집의 수를 오름차순으로 출력