[프로그래머스] 네트워크 (Python)

🔗 문제 링크

school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43162

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

입출력 예 설명

예제 #1
아래와 같이 2개의 네트워크가 있습니다.

예제 #2
아래와 같이 1개의 네트워크가 있습니다.

✔풀이

from collections import deque
def solution(n, computers):
    answer = 0
    visited = [0] * n 
    
    def bfs(sx):
        
        dq = deque([(sx)])
        while dq:
            cx = dq.popleft()
            
            for j in range(n):
                if not visited[j] and computers[j][cx]:
                    dq.append(j)
                    visited[j] = 1
    
    for i in range(n):
        if not visited[i]:
            bfs(i)
            answer += 1
                    
    return answer

이 문제는 연결된 컴퓨터들의 그룹 개수를 찾는 그래프 탐색 문제입니다. 각 컴퓨터를 노드로, 연결 관계를 간선으로 보면 연결 요소(Connected Component)의 개수를 구하는 문제가 됩니다.

BFS를 활용하여 방문하지 않은 노드부터 탐색을 시작하고, 연결된 모든 노드를 방문하면 하나의 네트워크가 완성됩니다. 이 과정을 모든 노드에 대해 반복하면 전체 네트워크의 개수를 구할 수 있습니다.

시간 복잡도

• O(n²)

• 각 노드(i)에 대해 BFS를 수행하며, BFS 내부에서 모든 노드(j)와의 연결 관계를 확인합니다.

• 최악의 경우 모든 노드 쌍을 확인하므로 O(n²)의 시간 복잡도를 가집니다.

로직 해설

1. 초기화

python

answer = 0
visited = [0] * n

• answer: 네트워크의 개수를 저장

• visited: 각 컴퓨터의 방문 여부를 체크하는 배열

2. BFS 함수 정의

python

def bfs(sx):
    dq = deque([(sx)])
    while dq:
        cx = dq.popleft()
        
        for j in range(n):
            if not visited[j] and computers[j][cx]:
                dq.append(j)
                visited[j] = 1

• 시작 노드 sx를 큐에 넣고 탐색 시작

• 현재 노드 cx와 연결된 모든 노드 j를 확인

• computers[j][cx]가 1이고 아직 방문하지 않았다면, 큐에 추가하고 방문 처리

3. 전체 노드 순회

python

for i in range(n):
    if not visited[i]:
        bfs(i)
        answer += 1

• 모든 노드를 순회하며 방문하지 않은 노드 발견 시 BFS 수행

• BFS가 끝나면 하나의 네트워크 탐색이 완료되므로 answer를 1 증가

프로그래머스 - 네트워크 (스택)

문제 풀이

재귀 대신 명시적인 스택 자료구조를 사용하여 DFS를 구현할 수 있습니다. 스택의 LIFO 특성을 활용하여 깊이 우선 탐색을 수행합니다.

시간 복잡도

• O(n²)

• 각 노드에 대해 모든 연결 관계를 확인하므로 O(n²)

로직 해설

1. 초기화

python

answer = 0
visited = [0] * n

• 동일한 초기화

2. DFS 함수 정의 (스택 사용)

python

def dfs(sx):
    stack = [sx]
    visited[sx] = 1
    
    while stack:
        cx = stack.pop()
        
        for j in range(n):
            if not visited[j] and computers[cx][j]:
                stack.append(j)
                visited[j] = 1

• 시작 노드를 스택에 넣고 방문 처리

• 스택에서 노드를 꺼내 연결된 노드 탐색

• 방문하지 않은 연결 노드를 스택에 추가하고 방문 처리

3. 전체 노드 순회

python

for i in range(n):
    if not visited[i]:
        dfs(i)
        answer += 1

• 방문하지 않은 노드부터 스택 기반 DFS 시작

• DFS 완료 시 네트워크 개수 증가

전체 코드

python

def solution(n, computers):
    answer = 0
    visited = [0] * n
    
    def dfs(sx):
        stack = [sx]
        visited[sx] = 1
        
        while stack:
            cx = stack.pop()
            
            for j in range(n):
                if not visited[j] and computers[cx][j]:
                    stack.append(j)
                    visited[j] = 1
    
    for i in range(n):
        if not visited[i]:
            dfs(i)
            answer += 1
    
    return answer