BOJ-1012 유기농 배추 Swift

문제

차세대 영농인 한나는 강원도 고랭지에서 유기농 배추를 재배하기로 하였다. 농약을 쓰지 않고 배추를 재배하려면 배추를 해충으로부터 보호하는 것이 중요하기 때문에, 한나는 해충 방지에 효과적인 배추흰지렁이를 구입하기로 결심한다. 이 지렁이는 배추근처에 서식하며 해충을 잡아 먹음으로써 배추를 보호한다. 특히, 어떤 배추에 배추흰지렁이가 한 마리라도 살고 있으면 이 지렁이는 인접한 다른 배추로 이동할 수 있어, 그 배추들 역시 해충으로부터 보호받을 수 있다. 한 배추의 상하좌우 네 방향에 다른 배추가 위치한 경우에 서로 인접해있는 것이다.

한나가 배추를 재배하는 땅은 고르지 못해서 배추를 군데군데 심어 놓았다. 배추들이 모여있는 곳에는 배추흰지렁이가 한 마리만 있으면 되므로 서로 인접해있는 배추들이 몇 군데에 퍼져있는지 조사하면 총 몇 마리의 지렁이가 필요한지 알 수 있다. 예를 들어 배추밭이 아래와 같이 구성되어 있으면 최소 5마리의 배추흰지렁이가 필요하다. 0은 배추가 심어져 있지 않은 땅이고, 1은 배추가 심어져 있는 땅을 나타낸다.

1	1	0	0	0	0	0	0	0	0
0	1	0	0	0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
0	0	1	1	0	0	0	1	1	1
0	0	0	0	1	0	0	1	1	1

입력

입력의 첫 줄에는 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다. 그 다음 줄부터 각각의 테스트 케이스에 대해 첫째 줄에는 배추를 심은 배추밭의 가로길이 M(1 ≤ M ≤ 50)과 세로길이 N(1 ≤ N ≤ 50), 그리고 배추가 심어져 있는 위치의 개수 K(1 ≤ K ≤ 2500)이 주어진다. 그다음 K 줄에는 배추의 위치 X(0 ≤ X ≤ M-1), Y(0 ≤ Y ≤ N-1)가 주어진다. 두 배추의 위치가 같은 경우는 없다.

출력

각 테스트 케이스에 대해 필요한 최소의 배추흰지렁이 마리 수를 출력한다.

내가 푼 풀이

- 주어진 땅을 배열로 입력받고, 인접한 인덱스의 연결리스트를 입력한다.

- 연결된 배추들을 탐색하고, 탐색이 완료된곳은 지렁이 한 마리가 필요하므로, 한 마리 카운트해 준다.

- 인접된 배추들을 탐색할 때, 순서가 중요하지 않으므로 BFS, DFS 둘 다 사용가능하다.

 

import Foundation

let count = Int(readLine()!)!

for i in 0..<count {
    var input = readLine()!.split(separator: " ").map{ Int($0)! }
    var arr = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: input[0]), count: input[1])
    var graph = [[Int]: [[Int]]]()
    var result = 0
    
    // 주어진 땅을 배열로 입력
    for j in 0..<input[2] {
        var idx = readLine()!.split(separator: " ").map{ Int($0)! }
        arr[idx[1]][idx[0]] = 1
    }
    
    // 땅에 심어진 배추와 인접한 배추들의 위치를 연결리스트로 입력
    // [[x,y] : [[인접한 배추들의 위치들]]
    // 인접한 배추가 없는경우 자신의 위치 한곳에도 지렁이가 필요하므로 자신의 위치도 입력한다.
    for j in 0..<arr.count {
        for k in 0..<arr[0].count {
            if arr[j][k] == 0 { continue }
            if graph[[j,k]] == nil {
                graph[[j,k]] = [[j,k]]
            } else {
                graph[[j,k]]!.append([j,k])
            }
            if j > 0 && arr[j-1][k] == 1 {
                if !graph[[j,k]]!.contains([j-1, k]) {
                    graph[[j,k]]!.append([j-1,k])
                }
                if graph[[j-1,k]] == nil {
                    graph[[j-1,k]] = [[j,k]]
                } else {
                    if !graph[[j-1,k]]!.contains([j,k]) {
                        graph[[j-1,k]]!.append([j,k])
                    }
                }
            }
            if j < arr.count-1 && arr[j+1][k] == 1 {
                if !graph[[j,k]]!.contains([j+1, k]) {
                    graph[[j,k]]!.append([j+1,k])
                }
                if graph[[j+1,k]] == nil {
                    graph[[j+1,k]] = [[j,k]]
                } else {
                    if !graph[[j+1,k]]!.contains([j,k]) {
                        graph[[j+1,k]]!.append([j,k])
                    }
                }
            }
            if k > 0 && arr[j][k-1] == 1 {
                if !graph[[j,k]]!.contains([j, k-1]) {
                    graph[[j,k]]!.append([j,k-1])
                }
                if graph[[j,k-1]] == nil {
                    graph[[j,k-1]] = [[j,k]]
                } else {
                    if !graph[[j,k-1]]!.contains([j,k]) {
                        graph[[j,k-1]]!.append([j,k])
                    }
                }
            }
            if k < arr[0].count-1 && arr[j][k+1] == 1 {
                if !graph[[j,k]]!.contains([j, k+1]) {
                    graph[[j,k]]!.append([j,k+1])
                }
                if graph[[j,k+1]] == nil {
                    graph[[j,k+1]] = [[j,k]]
                } else {
                    if !graph[[j,k+1]]!.contains([j,k]) {
                        graph[[j,k+1]]!.append([j,k])
                    }
                }
            }
        }
    }
    
    // 인접한 배추들을 탐색하는데 순서가 중요하지 않으므로 BFS, DFS 둘다 사용가능하다.
    // 여기서는 BFS를 사용했다.
    var totalVisitedQueue = [[Int]]()
    var visitedQueue = [[Int]]()
    var needVisitQueue = [[Int]]()
    
    for j in 0..<arr.count {
        for k in 0..<arr[0].count {
            if arr[j][k] == 1 && !totalVisitedQueue.contains([j,k]) {
                needVisitQueue = [[j,k]]
                
                while !needVisitQueue.isEmpty {
                    var node = needVisitQueue.removeFirst()
                    if visitedQueue.contains(node) { continue }
                    visitedQueue.append(node)
                    
                    needVisitQueue += graph[node]!
                }
                totalVisitedQueue += visitedQueue
                result += 1
                visitedQueue.removeAll()
            }
        }
    }
    print(result)
    
}