미로 탈출

미로 찾기 문항은 BFS를 이용했을 때 매우 효과적으로 해결할 수 있다.

Why? : BFS는 시작 지점에서 가까운 노드부터 차례대로 그래프의 모든 노드를 탐색하기 때문이다.

그러므로 (1,1)지점에서부터 BFS를 수행하여 모든 노드의 값을 거리 정보로 넣으면 된다. 특정한 노드를 방문하면 그 이전 노드의 거리에 1을 더한 값을 리스트에 넣는다.

 

from collections import deque

# N, M을 공백으로 구분하여 입력받기
n, m = map(int,input().split())
# 2차원 리스트의 맵 정보 입력받기
graph = []
for i in range(n):
    graph.append(list(map(int,input())))

# 이동할 네 방향 정의(상,하,좌,우)
dx = [-1,1,0,0]
dy = [0,0,-1,1]

# BFS 소스코드 구현
def bfs(x, y):
    # 큐(Queue) 구현을 위해 deque 라이브러리 사용
    queue = deque()
    queue.append((x,y))
    # 큐가 빌 때까지 반복
    while queue:
        x, y = queue.popleft()
        # 현재 위치에서 네 방향으로의 위치 확인
        for i in range(4):
            nx = x + dx[i]
            ny = y + dy[i]
            # 미로찾기 공간을 벗어난 경우 무시
            if nx < 0 or ny < 0 or nx >= n or ny >= m:
                continue
            # 벽인 경우 무시
            if graph[nx][ny] == 0:
                continue
            # 해당 노드를 처음 방문하는 경우에만 최단 거리 기록
            if graph[nx][ny] == 1:
                graph[nx][ny] = graph[x][y] + 1
                queue.append((nx,ny))
    # 가장 오른쪽 아래까지의 최단 거리 반환
    return graph[n - 1][m - 1]

# BFS를 수행한 결과 출력
print(bfs(0,0))