[백준]7569번 토마토 (Python/파이썬)

1. 문제

철수의 토마토 농장에서는 토마토를 보관하는 큰 창고를 가지고 있다. 토마토는 아래의 그림과 같이 격자모양 상자의 칸에 하나씩 넣은 다음, 상자들을 수직으로 쌓아 올려서 창고에 보관한다.

 

창고에 보관되는 토마토들 중에는 잘 익은 것도 있지만, 아직 익지 않은 토마토들도 있을 수 있다. 보관 후 하루가 지나면, 익은 토마토들의 인접한 곳에 있는 익지 않은 토마토들은 익은 토마토의 영향을 받아 익게 된다. 하나의 토마토에 인접한 곳은 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽, 앞, 뒤 여섯 방향에 있는 토마토를 의미한다. 대각선 방향에 있는 토마토들에게는 영향을 주지 못하며, 토마토가 혼자 저절로 익는 경우는 없다고 가정한다. 철수는 창고에 보관된 토마토들이 며칠이 지나면 다 익게 되는지 그 최소 일수를 알고 싶어 한다.

토마토를 창고에 보관하는 격자모양의 상자들의 크기와 익은 토마토들과 익지 않은 토마토들의 정보가 주어졌을 때, 며칠이 지나면 토마토들이 모두 익는지, 그 최소 일수를 구하는 프로그램을 작성하라. 단, 상자의 일부 칸에는 토마토가 들어있지 않을 수도 있다.

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2. 입/출력

1) 입력

첫 줄에는 상자의 크기를 나타내는 두 정수 M, N과 쌓아올려지는 상자의 수를 나타내는 H가 주어진다. M은 상자의 가로 칸의 수, N은 상자의 세로 칸의 수를 나타낸다. 단, 2 ≤ M ≤ 100, 2 ≤ N ≤ 100, 1 ≤ H ≤ 100 이다.

 

둘째 줄부터는 가장 밑의 상자부터 가장 위의 상자까지에 저장된 토마토들의 정보가 주어진다. 즉, 둘째 줄부터 N개의 줄에는 하나의 상자에 담긴 토마토의 정보가 주어진다. 각 줄에는 상자 가로줄에 들어있는 토마토들의 상태가 M개의 정수로 주어진다.

 

정수 1은 익은 토마토, 정수 0 은 익지 않은 토마토, 정수 -1은 토마토가 들어있지 않은 칸을 나타낸다.

이러한 N개의 줄이 H번 반복하여 주어진다.

토마토가 하나 이상 있는 경우만 입력으로 주어진다.

 

2) 출력

여러분은 토마토가 모두 익을 때까지 최소 며칠이 걸리는지를 계산해서 출력해야 한다.

만약, 저장될 때부터 모든 토마토가 익어있는 상태이면 0을 출력해야 하고, 토마토가 모두 익지는 못하는 상황이면 -1을 출력해야 한다.

 

🎈 이 문제는 백준 2178번 미로탐색의 3차원 버전으로 볼 수 있습니다.

2024.04.11 - [코딩테스트] - [백준]2178번 미로탐색 (Python/파이썬) - BFS 코테 문제

[백준]2178번 미로탐색 (Python/파이썬) - BFS 코테 문제

 

💡 시작 노드 1에서 0으로만 이동 가능하며, -1은 벽이 됩니다.

💡 이때, 모든 0을 다 탐색할 때까지의 최단 거리(시간)를 구하는 문제이므로 BFS로 풀었습니다.

     ✔ 시간 제한이 있는 문제이기 때문에, DFS는 시간을 초과할 수 있습니다.

 

3) 예제

1) 예제 1

# Input
5 3 1
0 -1 0 0 0
-1 -1 0 1 1
0 0 0 1 1

# Output : -1

 

위의 경우는, 벽(-1)으로 인해 첫 번째 칸에 있는 토마토까지 도달할 수 없는 경우를 의미합니다.

이렇게 모든 익지 않은 토마토(0)를 완숙(1)으로 변경할 수 없을 때, -1을 출력합니다.

 

2) 예제 2

# Input
5 3 2
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 0 0

# Output : 4

 

벽(-1)이 하나도 없는 경우, 시작 노드인 1에서 모든 노드를 방문할 때까지의 거리(시간)를 구하는 예제입니다.

미로탐색과 유사하게, 기존 그래프에서의 거리 값을 더해주는 방식으로 구할 것입니다.

 

3) 예제 3

# Input
4 3 2
1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1
-1 -1 -1 -1
1 1 1 -1

# Output : 0

 

이 경우는 모든 토마토가 완숙(1)인 상태로 입력된 경우입니다.

더 이상 익힐 토마토가 없기 때문에, 0을 출력합니다.

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3. 구현 코드

1) BFS (breadth-first search)

def bfs(graph):
    days = -100
    flag = True
	
    # 완숙 토마토(1)가 있는 노드를 찾음
    # BFS 탐색 대상 큐에 넣음
    need_search = deque()
    for i in range(H):
        for j in range(N):
            for k in range(M):
                if box[i][j][k] == 1:
                    need_search.append((k, j, i))
    
    while need_search:
        x, y, h = need_search.popleft()
		
        # 상, 하, 좌, 우, 앞, 뒤
        dx = [-1, 1, 0, 0, 0, 0]
        dy = [0, 0, -1, 1, 0, 0]
        dh = [0, 0, 0, 0, -1, 1]

        for i in range(6):
            nx = x + dx[i]
            ny = y + dy[i]
            nh = h + dh[i]
			
            # 범위 내의 익지 않은 토마토
            if (0 <= nx < M) and (0 <= ny < N) and (0 <= nh < H) and graph[nh][ny][nx] == 0:
                flag = False
                graph[nh][ny][nx] = graph[h][y][x] + 1 # distance 계산
                need_search.append((nx, ny, nh))

                if graph[nh][ny][nx] > days:
                    days = graph[nh][ny][nx]
	
    # 익지 않은 토마토가 하나도 없음
    # 0 출력하도록
    if flag:
        return 0
    else:
        return days - 1

 

미로 탐색과 유사하게 dx, dy, dh 값을 리스트에 넣고, 각 값을 더해서 만든 새로운 dx, dy, dh가 조건을 만족하는 익지 않은 토마토(0)인 경우, 탐색을 위한 큐에 입력합니다.

 

이때, 다른 탐색 문제와 다르게 시작 노드는 모든 완숙 토마토(1)이므로, 탐색 대상 노드(need_search)에 모든 완숙 토마토 위치 값을 넣어줍니다.

 

2) Main

M, N, H = map(int, input().split())

# 3차원 배열에 노드 값 입력
box = [[[] for _ in range(N)] for _ in range(H)]
for i in range(H):
    for j in range(N):
        box[i][j] = list(map(int, input().split()))

# BFS로 최소 시간 리턴 받음
# BFS 함수에서 box에 distance 값 저장
days = bfs(box)
for bo in box:
    for b in bo:
        for d in b:
            # A) 익지 않은 토마토가 남아 있다면
            # -1 출력 후 종료
            if d == 0:
                print(-1)
                exit()

# A를 제외한 나머지 케이스의 시간 출력
print(days)

 

3차원 배열에 노드 값을 입력받는 부분을 제외하면 어려운 부분은 없습니다.

다만 마지막 for문에서 익지 않은 토마토가 있는지 확인하고, 있다면 -1을 출력하고 강제 종료되도록 합니다.

 

3) 전체 코드

from collections import deque

def bfs(graph):
    days = -100
    flag = True

    need_search = deque()
    for i in range(H):
        for j in range(N):
            for k in range(M):
                if box[i][j][k] == 1:
                    need_search.append((k, j, i))

    while need_search:
        x, y, h = need_search.popleft()

        dx = [-1, 1, 0, 0, 0, 0]
        dy = [0, 0, -1, 1, 0, 0]
        dh = [0, 0, 0, 0, -1, 1]

        for i in range(6):
            nx = x + dx[i]
            ny = y + dy[i]
            nh = h + dh[i]

            if (0 <= nx < M) and (0 <= ny < N) and (0 <= nh < H) and graph[nh][ny][nx] == 0:
                flag = False
                graph[nh][ny][nx] = graph[h][y][x] + 1
                need_search.append((nx, ny, nh))

                if graph[nh][ny][nx] > days:
                    days = graph[nh][ny][nx]

    if flag:
        return 0
    else:
        return days - 1


### Main ###
M, N, H = map(int, input().split())

# 3차원 배열에 노드 값 입력
box = [[[] for _ in range(N)] for _ in range(H)]
for i in range(H):
    for j in range(N):
        box[i][j] = list(map(int, input().split()))

# BFS로 최소 시간 리턴 받음
# BFS 함수에서 box에 distance 값 저장
days = bfs(box)
for bo in box:
    for b in bo:
        for d in b:
            # A) 익지 않은 토마토가 남아 있다면
            # -1 출력 후 종료
            if d == 0:
                print(-1)
                exit()

# A를 제외한 나머지 케이스의 시간 출력
print(days)

 

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미로 탐색 문제도 어렵다고 생각했는데, 토마토 문제는 은근히 어렵습니다..!

특히, 시간 초과와 메모리 초과가 되지 않도록 신경써야 합니다.

처음에는 BFS의 탐색 노드 추가 부분에 visited를 사용해서 시간 초과가 났었습니다..😂 

 

 

불필요한 반복문이나, custom 함수 정의, 배열 추가로 인해 메모리 제한이나 시간 초과로 틀릴 수 있습니다.

제출 코드 중에 가장 메모리를 덜 차지한 코드로 포스팅했습니다!

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문제 출처

https://www.acmicpc.net/problem/7569

7569번: 토마토