[프로그래머스/Python] 전력망을 둘로 나누기

문제 정보

제목 : 전력망을 둘로 나누기

난이도 : Lv.2

사용 언어 : Python

문제 링크

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/86971

프로그래머스

 

문제 설명

n개의 송전탑이 전선을 통해 하나의 트리 형태로 연결되어 있습니다. 당신은 이 전선들 중 하나를 끊어서 현재의 전력망 네트워크를 2개로 분할하려고 합니다. 이때, 두 전력망이 갖게 되는 송전탑의 개수를 최대한 비슷하게 맞추고자 합니다.

송전탑의 개수 n, 그리고 전선 정보 wires가 매개변수로 주어집니다. 전선들 중 하나를 끊어서 송전탑 개수가 가능한 비슷하도록 두 전력망으로 나누었을 때, 두 전력망이 가지고 있는 송전탑 개수의 차이(절대값)를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

 

제한 사항

• n은 2 이상 100 이하인 자연수입니다.
• wires는 길이가 n-1인 정수형 2차원 배열입니다.
  • wires의 각 원소는 [v1, v2] 2개의 자연수로 이루어져 있으며, 이는 전력망의 v1번 송전탑과 v2번 송전탑이 전선으로 연결되어 있다는 것을 의미합니다.
  • 1 ≤ v1 < v2 ≤ n 입니다.
  • 전력망 네트워크가 하나의 트리 형태가 아닌 경우는 입력으로 주어지지 않습니다.

입출력 예

n	wires	result
9	[[1,3],[2,3],[3,4],[4,5],[4,6],[4,7],[7,8],[7,9]]	3
4	[[1,2],[2,3],[3,4]]	0
7	[[1,2],[2,7],[3,7],[3,4],[4,5],[6,7]]	1

 

입출력 예 설명

입출력 예 #1

• 다음 그림은 주어진 입력을 해결하는 방법 중 하나를 나타낸 것입니다.

• 

• 4번과 7번을 연결하는 전선을 끊으면 두 전력망은 각 6개와 3개의 송전탑을 가지며, 이보다 더 비슷한 개수로 전력망을 나눌 수 없습니다.
• 또 다른 방법으로는 3번과 4번을 연결하는 전선을 끊어도 최선의 정답을 도출할 수 있습니다.

입출력 예 #2

• 다음 그림은 주어진 입력을 해결하는 방법을 나타낸 것입니다.

• 

• 2번과 3번을 연결하는 전선을 끊으면 두 전력망이 모두 2개의 송전탑을 가지게 되며, 이 방법이 최선입니다.

입출력 예 #3

• 다음 그림은 주어진 입력을 해결하는 방법을 나타낸 것입니다.

• 

• 3번과 7번을 연결하는 전선을 끊으면 두 전력망이 각각 4개와 3개의 송전탑을 가지게 되며, 이 방법이 최선입니다.

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나의 풀이

BFS 함수를 정의합니다. n1, n2가 들어왔을때 방문 여부 리스트를 만들어서 False로 저장합니다. queue에는 탐색할 노드인 n1을 추가하고 n1과 n2의 방문 여부 리스트는 True로 변경합니다. n2를 True로 변경하는 이유는 n1,n2를 구분하여 n1부분만 탐색하기 위함입니다. queue 요소가 있는동안 반복하는 while루프를 이용해 현재 노드를 구하여 인접한 노드의 방문 여부 체크 후 queue에 추가합니다. 개수를 나타내는 result는 1 증가 시켜줍니다. 과정이 끝나면 result를 리턴합니다.

answer에는 max값인 100을 저장해두고 graph에 wires 정보를 저장합니다. wires의 요소만큼 반복하는 for 루프를 이용해서 전력망의 나눈 개수를 구하고 나머지 전력망 개수와의 차를 구해 answer과 비교후 최솟값을 저장합니다.

 

코드

from collections import deque

def solution(n, wires):
    def BFS(n1,n2) :
        result = 1
        visited = [False for _ in range(n+1)]
        queue = deque()
        queue.append(n1)
        visited[n1] = True
        visited[n2] = True
        
        while(queue) :
            node = queue.popleft()
            for g in graph[node] :
                if not visited[g] :
                    result +=1
                    visited[g] = True
                    queue.append(g)
        return(result)
    
    answer = 100
    graph = [[]for _ in range(n+1)]
    for s, e in wires :
        graph[s].append(e)
        graph[e].append(s)
    
    for n1, n2 in wires :
        result = BFS(n1,n2)
        minR = min(result,n-result)
        maxR = n-minR
        answer = min(answer, maxR-minR)
    
    return answer