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문제:

 신종 바이러스인 웜 바이러스는 네트워크를 통해 전파된다. 한 컴퓨터가 웜 바이러스에 걸리면 그 컴퓨터와 네트워크 상에서 연결되어 있는 모든 컴퓨터는 웜 바이러스에 걸리게 된다.

 예를 들어 7대의 컴퓨터가 <그림1>과 같이 네트워크 상에서 연결되어 있따고 하자. 1번 컴퓨터가 웜 바이러스에 걸리면 웜 바이러스는 2번과 5번 컴퓨터를 거쳐 3번과 6번 컴퓨터까지 전파되어 2,3,5,6 네 대의 컴퓨터는 웜 바이러스에 걸리게 된다. 하지만 4번과 7번 컴퓨터는 1번 컴퓨터와 네트워크상에서 연결되어 있지 않기 때문에 영향을 받지 않는다.

  어느 날 1번 컴퓨터가 웜 바이러스에 걸렸다. 컴퓨터의 수와 네트워크 상에서  서로 연결되어 있는 정보가 주어질 때, 1번 컴퓨터를 통해 웜 바이러스에 걸리게 되는 컴퓨터의 수를 출력하는 프로그램을 작성하시오,

입력:

 첫째 줄에는 컴퓨터의 수가 주어진다. 컴퓨터의 수는 100 이하이고 각 컴퓨터에는 1번 부터 차례대로 번호가 매겨진다. 둘째 줄에는 네트워크 상에서 직접 연결되어 있는 컴퓨터의 쌍의 수가 주어진다. 이어서 그 수만큼 한 줄에 한 쌍씩 네트워크 상에서 직접 연결되어 있는 컴퓨터의 번호 쌍이 주어진다.

출력:

 1번 컴퓨터가 웜 바이러스에 걸렸을 때, 1번 컴퓨터를 통해 웜 바이러스에 걸리게 되는 컴퓨터의 수를 첫째 줄에 출력한다.

풀이 방법:

 1에 연결되어 있는 네트워크를 다 찾아야 하므로 깊게 계속 파고 들어가는 것 보다 너비를 우선 해서 탐색하는 편이 더 좋다. 우선 양방향으로 퍼질 수 있으므로 인덱스를 컴퓨터의 번호로 해서 리스트로 이동할 수 있는 컴퓨터를 담아두었다. 그 다음에는 answer리스트를 만들어두고 answer에는 없지만 갈 수 있는 곳이면 answer에 담고 이동을 하는 방식으로 답을 구하였다. 1번 컴퓨터를 제외한 컴퓨터의 수가 정답이므로 마지막에 1을 뺐다.

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n=int(input())
virus=int(input())
computer=[[] for i in range(n+1)]
for i in range(virus):
    a,b=map(int,input().split())
    if not a in computer[b]:
        computer[b].append(a)
    if not b in computer[a]:
        computer[a].append(b)
answer=[1]
def bfs(now):
    global answer
    for i in computer[now]:
        if not i in answer:
            answer.append(i)
            bfs(i)
bfs(1)
print(len(answer)-1)
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문제:

그래프를 DFS로 탐색한 결과와 BFS로 탐색한 결과를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 단, 방문할 수 있는 정점이 여러 개인 경우에는 정점 번호가 작은 것을 먼저 방문하고, 더 이상 방문할 수 있는 점이 없는 경우 종료한다. 정점 번호는 1번부터 N번까지이다.

입력:

첫째 줄에 정점의 개수 N(1<=N<=1,000), 간선의 개수 M(1<=M<=10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. 다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다. 어떤 두 정점 사이에 여러 개의 간선이 있을 수 있다. 입력으로 주어지는 간선은 양방향이다.

출력:

첫째 줄에 DFS를 수행한 결과를, 그 다음 줄에는 BFS를 수행한 결과를 출력한다. V부터 방문된 점을 순서대로 출력하면 된다.

풀이 방법:

양방향으로 이동가능이 하므로 2중배열로 만들어서 경로를 저장했다. 인덱스가 출발하는 정점이고 그 안에 들어있는 값들은 도착하는 정점이다.
DFS는 지금 마지막으로 들어온 정점이 중요하므로 그 정점이 가지고 있는 경로 중에 지나지 않은 곳으로 다시 들어가는 재귀방식으로 짜주면 된다.
BFS는 계속해서 배열을 누적하는 방식으로 진행했다. BFS에 계속 담아두고 반복문으로 하나하나 탐색하며 방문하지 않은 정점으로 이동하는 방식으로 진행했다. BFS에는 예외처리 구문이 들어가 있다. 왜냐하면 처음에는 없이 했더니 런타임에러가 발생하게 되었고, 그 이유를 알아보니 시작하는 정점이 1이라고 줬지만 1로 시작하는 정점이 없을 때 문제가 발생했다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 예외처리구문을 넣었다.

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n,m,V=map(int,input().split())
path=[[]for i in range(n+1)]
for i in range(m):
    a,b=map(int,input().split())
    if not a in path[b]:
        path[b].append(a)
    if not b in path[a]:
        path[a].append(b)
for p in path:
    p.sort()
 
DFS=[]
def dfs(now):
    DFS.append(now)
    for i in path[now]:
        if i in DFS:
            continue
        dfs(i)
    return
dfs(V)
print(*DFS)
def bfs(now):
    global BFS
    temp=[]
    if len(now)==n:
        return
    try:
        for i in now:
            for j in path[i]:
                if not j in BFS:
                    BFS.append(j)
        bfs(BFS)
    except:
        return
    return
BFS=[V]
bfs(BFS)
print(*BFS)
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문제 설명:

주어진 항공권을 모두 이용하여 여행경로를 짜려고 합니다. 항상 "ICN" 공항에서 출발합니다.

항공권 정보가 담긴 2차원 배열 tickets가 매개변수로 주어질 때, 방문하는 공항 경로를 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

문제 풀이:

이 문제도 역시 경로를 탐색을 하는 문제이므로 깊이/너비 우선 탐색을 하는 문제이다. 또한 제한 사항 중에 주어진 항공권은 모두 사용해야 하고, 모든 도시를 방문을 할 수 없는 경우는 주어지지 않습니다. 라고 하였으니 항상 답이 있다고 가정을 하고 풀면 된다.

먼저 표의 현황을 깔끔하게 정리를 하기 위해서 tickets을 반복문으로 돌아가면서 이를 딕셔너리 타입(해시) 방식으로 정렬을 하였다. 매번 추가하면서 정렬을 한 이유는 만약 가능한 경로가 여러개라면 알파벳 순서가 앞서는 경로를 우선으로 해야하기 때문이다.


티켓을 정리한 뒤에 재귀적으로 탐색을 하는 함수인 travel에 ticket의 정보를 담고 있는 answer_set, 실제 경로인 answer, 출발하는 공항의 이름인 start, 그리고 모든 항공권을 사용했는지 탐색해야하므로 티켓의 갯수인 K 와 몇 개를 사용했는지 알려주는 count를 사용하였다.


처음에는 무조건 ICN에서 시작을 한다는 조건이 있었으므로 초기값은 ICN으로 시작한다. travel 함수에는 세 가지 조건이 존재한다. 


1. count == K 일 때

종료 조건으로 모든 티켓을 다 사용한 경우에 해당한다. 따라서 True를 반환한다.

2. 잘못 경로를 탐색해서 들어갔을 경우

해시 구조를 통해서 티켓을 정리했다보니 B 공항으로 도착을 하긴 했지만 B 공항에서 출발을 하는 티켓이 없을 수도 있다. 따라서 이 경우에 이 값을 찾으려 하면 error가 발생하기 때문에 예외처리구문을 사용해서 이 case를 탐지했다. 이 경우가 발생한거면 잘못된 경로를 온 것이기 때문에 answer의 마지막 값을 빼주고 잘못된 경로이므로 False를 반환한다.

3. 위 두 경우가 아닐 때

해시로 정리한 티켓을 기준으로 하나씩 경로를 늘려가면서 탐색해본다. 


위 과정을 거치다보면 answer를 구할 수 있게 된다.


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import copy
def travel(answer_set,answer,start,K,count):
    answer.append(start)
    if count==K:
        return True
    try:
        answer_set[start]
    except:
        answer.pop()
        return False
    for i in range(len(answer_set[start])):
        end=answer_set[start][i]
        count+=1
        temp_set=copy.deepcopy(answer_set)
        temp_set[start]=temp_set[start][:i]+temp_set[start][i+1:]
        boolean=travel(temp_set,answer,end,K,count)
        if boolean:
            return True
        else:
            count-=1
    answer.pop()
    return False
def solution(tickets):
    answer_set={}
    for ticket in tickets:
        if ticket[0] in answer_set:
            answer_set[ticket[0]].append(ticket[1])
            answer_set[ticket[0]].sort()
        else:
            answer_set[ticket[0]]=[ticket[1]]
    answer=[]
    count=0
    start="ICN"
    travel(answer_set,answer,start,len(tickets),count)
    return answer
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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.

문제 풀이:

위와 같이 경로를 탐색해야 하는 경우 깊이/너비 우선 탐색으로 풀어야 하는 경우가 많고, 이 문제 역시 깊이 우선 탐색(DFS)로 풀어야 하는 문제였다. 깊이 우선 탐색은 stack을 이용하고, 너비 우선 탐색은 queue를 사용하는데, python의 list는 stack가 비슷하게 작동을 하기 때문에 stack이라는 리스트를 만들었고, 이미 지나왔던 경로임을 표시하기 위해서 visited라는 bool list를 만들었다.
A 컴퓨터에서 시작해서 지나가는 컴퓨터들을 전부 True로 바꾸면서 이동을 하였고, 더 이상 움직일 수 없을 때까지 반복을 하도록 하였다. 그리고 또한 이 과정을 하나의 count로 취급해 하나의 network가 생겼다고 생각을 하였다. 따라서 모든 컴퓨터가 True가 될 때까지 이 count를 반복해서 하면 network의 수를 구할 수 있다.

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def Network(computers,visited,SNode):
    stack=[SNode]
    while stack:
        path = stack.pop()
        if not visited[path]:
            visited[path]=True
        for i in range(len(computers)):
            if computers[path][i]==1 and not visited[i]:
                stack.append(i)
def solution(n,computers):
    answer=0
    visited=[False for i in range(n)]
    idx=0
    while not all(visited):
        if not visited[idx]:
            Network(computers,visited,idx)
            answer+=1
        idx+=1
    return answer
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문제:

두 개의 단어 begin,target과 단어의 집합 words가 있습니다. 아래와 같은 규칙을 이용하여 begin에서 target으로 변환하는 가장 짧은 변환 과정을 찾으려고 합니다.

1. 한 번에 한 개의 알파벳만 바꿀 수 있습니다.
2. words에 있는 단어로만 변환할 수 있습니다.

예를 들어 begin이 "hit", target가 "cog", words가 ["hot","dot","dog","lot","log","cog"] 라면 "hit" -> "hot" -> "dot" ->"dog" ->"cog"와 같이 4단계를 거쳐 변환할 수 있습니다.

두 개의 단어 begin,target과 단어의 집합 words가 매개변수로 주어질 때, 최소 몇 단계의 과정을 거쳐 begin을 target으로 변환할 수 있는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

풀이 방법:

깊이/너비 우선 탐색(DFS/BFS) 중 너비 우선 탐색을 사용하는 문제이다. begin에서 변환 할 수 있는 경우의 수를 만들어 주고 이 중에서 target이 있는지 확인한다. 없다면 이 경우의 수를 누적하여 다음 단계를 진행한다. 즉 1단계에서 만들어질수 있는 모든 경우, 2단계에서 만들어지는 경우..가 되는 것이다. 어짜피 target이 있는 층만 알면 되기에 문제 없다.
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def solution(begin,target,words):
    answer=[begin]
    if target not in words:
        return 0
    answer_count=0
    while(len(words)!=0):
        for i in answer:
            temp=[]
            for word in words:
                count=0
                for j in range(len(i)):
                    if i[j]!=word[j]:
                        count+=1
                    if count==2:
                        break
                if count==1:
                    temp.append(word)
                    words.remove(word)
        answer_count+=1
        if target in temp:
            return answer_count
        else:
            answer=temp
    return 0
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문제:

 n개의 음이 아닌 정수가 있습니다. 이 수를 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다. 예를 들어 [1,1,1,1,1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다.

-1+1+1+1+1=3
+1-1+1+1+1=3
+1+1-1+1+1=3
+1+1+1-1+1=3
+1+1+1+1-1=3

 사용할 수 있는 숫자가 담긴 배열 numbers, 타겟 넘버 target이 매개변수로 주어질 때 숫자를 적절히 더하고 빼서 타겟
넘버를 만드는 방법의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

풀이 방법:

깊이/너비 우선 탐색(DFS/BFS)는 트리 구조를 만드는 것이 핵심이다. 이 문제에서 타겟 넘버를 만드는 방법은 더하거나 빼거나 둘 중 하나다. 따라서 하나의 숫자에 대해 다음 값을 더하는 경우, 빼는 경우로 트리 구조를 만들어 나갈 수 있는 것이다. 첫 수부터 빼는 경우가 있을 수 있으므로 미리 0을 담아 놓고 시작 하도록 한다. 이후 트리를 다 완성 시킨 후 타겟 넘버인 target의 갯수를 카운트 하면 된다.


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def solution(numbers, target):
    answer_list=[0]
    for i in numbers:
        temporary_list=[]
        for j in answer_list:
            temporary_list.append(j+i)
            temporary_list.append(j-i)
        answer_list=temporary_list
    answer = answer_list.count(target)
    return answer
cs


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