[level 3] 양과 늑대 - 92343

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성능 요약

메모리: 10.2 MB, 시간: 0.28 ms

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코딩테스트 연습 > 2022 KAKAO BLIND RECRUITMENT

채점결과

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문제 설명

문제 설명

2진 트리 모양 초원의 각 노드에 늑대와 양이 한 마리씩 놓여 있습니다. 이 초원의 루트 노드에서 출발하여 각 노드를 돌아다니며 양을 모으려 합니다. 각 노드를 방문할 때 마다 해당 노드에 있던 양과 늑대가 당신을 따라오게 됩니다. 이때, 늑대는 양을 잡아먹을 기회를 노리고 있으며, 당신이 모은 양의 수보다 늑대의 수가 같거나 더 많아지면 바로 모든 양을 잡아먹어 버립니다. 당신은 중간에 양이 늑대에게 잡아먹히지 않도록 하면서 최대한 많은 수의 양을 모아서 다시 루트 노드로 돌아오려 합니다.

03_2022_공채문제_양과늑대_01.png

예를 들어, 위 그림의 경우(루트 노드에는 항상 양이 있습니다) 0번 노드(루트 노드)에서 출발하면 양을 한마리 모을 수 있습니다. 다음으로 1번 노드로 이동하면 당신이 모은 양은 두 마리가 됩니다. 이때, 바로 4번 노드로 이동하면 늑대 한 마리가 당신을 따라오게 됩니다. 아직은 양 2마리, 늑대 1마리로 양이 잡아먹히지 않지만, 이후에 갈 수 있는 아직 방문하지 않은 모든 노드(2, 3, 6, 8번)에는 늑대가 있습니다. 이어서 늑대가 있는 노드로 이동한다면(예를 들어 바로 6번 노드로 이동한다면) 양 2마리, 늑대 2마리가 되어 양이 모두 잡아먹힙니다. 여기서는 0번, 1번 노드를 방문하여 양을 2마리 모은 후, 8번 노드로 이동한 후(양 2마리 늑대 1마리) 이어서 7번, 9번 노드를 방문하면 양 4마리 늑대 1마리가 됩니다. 이제 4번, 6번 노드로 이동하면 양 4마리, 늑대 3마리가 되며, 이제 5번 노드로 이동할 수 있게 됩니다. 따라서 양을 최대 5마리 모을 수 있습니다.

각 노드에 있는 양 또는 늑대에 대한 정보가 담긴 배열 info, 2진 트리의 각 노드들의 연결 관계를 담은 2차원 배열 edges가 매개변수로 주어질 때, 문제에 제시된 조건에 따라 각 노드를 방문하면서 모을 수 있는 양은 최대 몇 마리인지 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항
  • 2 ≤ info의 길이 ≤ 17
    • info의 원소는 0 또는 1 입니다.
    • info[i]는 i번 노드에 있는 양 또는 늑대를 나타냅니다.
    • 0은 양, 1은 늑대를 의미합니다.
    • info[0]의 값은 항상 0입니다. 즉, 0번 노드(루트 노드)에는 항상 양이 있습니다.
  • edges의 세로(행) 길이 = info의 길이 - 1
    • edges의 가로(열) 길이 = 2
    • edges의 각 행은 [부모 노드 번호, 자식 노드 번호] 형태로, 서로 연결된 두 노드를 나타냅니다.
    • 동일한 간선에 대한 정보가 중복해서 주어지지 않습니다.
    • 항상 하나의 이진 트리 형태로 입력이 주어지며, 잘못된 데이터가 주어지는 경우는 없습니다.
    • 0번 노드는 항상 루트 노드입니다.
입출력 예
info edges result
[0,0,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1] [[0,1],[1,2],[1,4],[0,8],[8,7],[9,10],[9,11],[4,3],[6,5],[4,6],[8,9]] 5
[0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0] [[0,1],[0,2],[1,3],[1,4],[2,5],[2,6],[3,7],[4,8],[6,9],[9,10]] 5
입출력 예 설명

입출력 예 #1

문제의 예시와 같습니다.

입출력 예 #2

주어진 입력은 다음 그림과 같습니다.

03_2022_공채문제_양과늑대_02.png

0번 - 2번 - 5번 - 1번 - 4번 - 8번 - 3번 - 7번 노드 순으로 이동하면 양 5마리 늑대 3마리가 됩니다. 여기서 6번, 9번 노드로 이동하면 양 5마리, 늑대 5마리가 되어 양이 모두 잡아먹히게 됩니다. 따라서 늑대에게 잡아먹히지 않도록 하면서 최대로 모을 수 있는 양은 5마리입니다.

제한시간 안내
  • 정확성 테스트 : 10초

출처: 프로그래머스 코딩 테스트 연습, https://programmers.co.kr/learn/challenges

def dfs(node, n_sheep, n_wolf, next_node, info):
    global graph, result
    if info[node] == 0:
        n_sheep += 1
        result = max(result, n_sheep)
    else:
        n_wolf += 1

    if n_wolf >= n_sheep:
        return
    
    next_node.extend(graph[node])
    for g in next_node:
        next_node_g = next_node[:]
        next_node_g.remove(g)
        dfs(g, n_sheep, n_wolf, next_node_g, info)


def solution(info, edges):
    global graph, result
    n = len(info)
    graph = [[] for _ in range(n)]
    for edge in edges:
        a, b = edge
        graph[a].append(b)
        
    result = 0

    dfs(0, 0, 0, [], info)
        
    return result

풀이

  • DFS를 이용하는데, 한번 방문한 노드를 재방문하는것은 의미가 없기 때문에 next_node라는 리스트를 만들어서 다음 방문할 노드를 실시간으로 저장한다.
  • 이를 이용하면 단방향 그래프만으로도 모든 노드를 방문할 수 있다.

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