[Python] 백준(BOJ): 15683. 감시

💁🏻  문제

15683번: 감시

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🤷🏼‍♀️  문제 설명

스타트링크의 사무실은 1×1크기의 정사각형으로 나누어져 있는 N×M 크기의 직사각형으로 나타낼 수 있다.
사무실에는 총 K개의 CCTV가 설치되어져 있는데, CCTV는 5가지 종류가 있다. 각 CCTV가 감시할 수 있는 방법은 다음과 같다.

1번 CCTV는 한 쪽 방향만 감시할 수 있다. 2번과 3번은 두 방향을 감시할 수 있는데, 2번은 감시하는 방향이 서로 반대방향이어야 하고, 3번은 직각 방향이어야 한다. 4번은 세 방향, 5번은 네 방향을 감시할 수 있다.

• CCTV는 감시할 수 있는 방향에 있는 칸 전체를 감시할 수 있다. 사무실에는 벽이 있는데, CCTV는 벽을 통과할 수 없다.
  CCTV가 감시할 수 없는 영역은 사각지대라고 한다.
• CCTV는 회전시킬 수 있는데, 회전은 항상 90도 방향으로 해야 하며, 감시하려고 하는 방향이 가로 또는 세로 방향이어야 한다.

사무실의 크기와 상태, 그리고 CCTV의 정보가 주어졌을 때, CCTV의 방향을 적절히 정해서, 사각 지대의 최소 크기를 구하는 프로그램을 작성하시오.

 

⚙️  풀이

DFS + 구현 문제다.
각각의 CCTV가 회전할 수 있는 경우와 감시할 수 있는 방향에 대한 경우의 수만 잘 정리해내면 된다.
입력값의 범위가 1 ≤ N, M ≤ 8로 매우 작기 때문에, 브루트 포스로 구현할 수 있어보인다.
각각의 CCTV의 회전 방향에 따라 달라지는 모든 사각지대를 탐색하고, 그 중 최소값을 구해내면 된다.

 

구현문제치고 지문이 아주 친절했던 것 같아서, 개인적으로 골드4 난이도까지는 아니었던 것 같다.
역시 구현은 조금 돌아가는 것 같아 불안하더라도 코드를 짜기 전에 설계를 꼼꼼하게 해야 된다는 것을 다시 느꼈다.

import sys
from itertools import product
from copy import deepcopy

# 각각의 cctv 번호를 key로, 
# 회전에 따른 감시 가능한 방향의 경우의 수의 list를 value로 하는 딕셔너리로 정의
cctv = {
    1: [['right'], ['left'], ['up'], ['down']],
    2: [['right', 'left'], ['up', 'down']],
    3: [
        ['up', 'right'],
        ['right', 'down'],
        ['down', 'left'],
        ['left', 'up']]
    ,
    4: [['left', 'up', 'right'], ['up', 'right', 'down'], ['right', 'down', 'left'], ['down', 'left', 'up']],
    5: [['left', 'right', 'up', 'down']]
}


def dfs(x, y, key, v_idx):
    global N, M, d_arr
    # cctv 번호, 회전방향에 따라 감시할 수 있는 방향을 설정
    direction = cctv[key][v_idx]
    # 감시할 수 있는 영역을 탐색
    for d in direction:
        if d == 'up':
            loc = x
            while loc - 1 >= 0:
                if d_arr[loc - 1][y] == 6:
                    break
                if d_arr[loc - 1][y] == 0:
                    d_arr[loc - 1][y] = '#'
                loc -= 1
        elif d == 'right':
            loc = y
            while loc + 1 < M:
                if d_arr[x][loc + 1] == 6:
                    break
                if d_arr[x][loc + 1] == 0:
                    d_arr[x][loc + 1] = '#'
                loc += 1
        elif d == 'left':
            loc = y
            while loc - 1 >= 0:
                if d_arr[x][loc - 1] == 6:
                    break
                if d_arr[x][loc - 1] == 0:
                    d_arr[x][loc - 1] = '#'
                loc -= 1
        elif d == 'down':
            loc = x
            while loc + 1 < N:
                if d_arr[loc + 1][y] == 6:
                    break
                if d_arr[loc + 1][y] == 0:
                    d_arr[loc + 1][y] = '#'
                loc += 1


def count_blind_spot():
    global N, M, d_arr
    result = 0
    for x in range(N):
        for y in range(M):
            if d_arr[x][y] == 0:
                result += 1
    return result


N, M = map(int, sys.stdin.readline().split())
arr = []
cctv_list = []
for i in range(N):
    temp = list(map(int, sys.stdin.readline().split()))
    arr.append(temp)
    for j in range(M):
        if 1 <= temp[j] <= 5:
            cctv_list.append((i, j))
            
# cctv의 종류, 회전방향에 따라 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 저장한 배열          
total_cctv_list = list(product(*[[t for t in range(len(cctv[arr[i][j]]))] for i, j in cctv_list]))

answer = float('inf')
for data in total_cctv_list:
    d_arr = deepcopy(arr)
    # 감시영역을 갱신
    for i, cctv_dir in enumerate(data):
        loc_i, loc_j = cctv_list[i]
        cctv_key = arr[loc_i][loc_j]
        dfs(loc_i, loc_j, cctv_key, cctv_dir)
    d_answer = count_blind_spot()
    # 사각지대(d_answer)의 최소 크기 갱신
    answer = min(d_answer, answer)
print(answer)