문제
ROR 게임은 두 팀으로 나누어서 진행하며, 상대 팀 진영을 먼저 파괴하면 이기는 게임입니다. 따라서, 각 팀은 상대 팀 진영에 최대한 빨리 도착하는 것이 유리합니다.
지금부터 당신은 한 팀의 팀원이 되어 게임을 진행하려고 합니다. 다음은 5 x 5 크기의 맵에, 당신의 캐릭터가 (행: 1, 열: 1) 위치에 있고, 상대 팀 진영은 (행: 5, 열: 5) 위치에 있는 경우의 예시입니다.
위 그림에서 검은색 부분은 벽으로 막혀있어 갈 수 없는 길이며, 흰색 부분은 갈 수 있는 길입니다. 캐릭터가 움직일 때는 동, 서, 남, 북 방향으로 한 칸씩 이동하며, 게임 맵을 벗어난 길은 갈 수 없습니다.
아래 예시는 캐릭터가 상대 팀 진영으로 가는 두 가지 방법을 나타내고 있습니다.
- 첫 번째 방법은 11개의 칸을 지나서 상대 팀 진영에 도착했습니다.
- 두 번째 방법은 15개의 칸을 지나서 상대팀 진영에 도착했습니다.
위 예시에서는 첫 번째 방법보다 더 빠르게 상대팀 진영에 도착하는 방법은 없으므로, 이 방법이 상대 팀 진영으로 가는 가장 빠른 방법입니다.
만약, 상대 팀이 자신의 팀 진영 주위에 벽을 세워두었다면 상대 팀 진영에 도착하지 못할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 경우에 당신의 캐릭터는 상대 팀 진영에 도착할 수 없습니다.
게임 맵의 상태 maps가 매개변수로 주어질 때, 캐릭터가 상대 팀 진영에 도착하기 위해서 지나가야 하는 칸의 개수의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 단, 상대 팀 진영에 도착할 수 없을 때는 -1을 return 해주세요.
입출력 예시
풀이
전에 프로젝트 진행 중에 실시간으로 플레이어를 쫒아가는 AI 몬스터를 A* 알고리즘으로 구현해 보았던 것을 떠올려서 비슷하게 해결했다.
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;
vector<vector<int>> maps;
int n;
int m;
int visited[105][105]; // 방문 여부
int dist[105][105]; // 현재까지의 최단 거리
struct Pos {
Pos(int y, int x) {
this->y = y;
this->x = x;
}
int y;
int x;
};
int bfs(int y, int x) {
//. 상하좌우
int deltaY[4] = { -1, 1, 0, 0 };
int deltaX[4] = { 0, 0, -1, 1 };
queue<Pos> q;
//. 출발 위치(x, y)에 대한 초기화
visited[y][x] = 1;
dist[y][x] = 1;
q.push(Pos(y, x));
while (!q.empty()) {
Pos pos = q.front();
q.pop();
int _y = pos.y;
int _x = pos.x;
//. 상하좌우 중 이동할 수 있는 좌표인지 확인해서 예약한다
for (int i = 0; i < 4; ++i) {
int nextY = _y + deltaY[i];
int nextX = _x + deltaX[i];
//.# 맵의 유효 범위를 벗어났으면 스킵
if (nextY < 0 || nextY >= n || nextX < 0 || nextX >= m) continue;
//.# 이미 방문한 좌표거나, 벽이 있으면 스킵
if (visited[nextY][nextX] || maps[nextY][nextX] == 0) continue;
//.# 좌표 예약
visited[nextY][nextX] = 1;
dist[nextY][nextX] = dist[_y][_x] + 1;
q.push(Pos(nextY, nextX));
}
}
//.# 도착 지점에 방문한 적이 없으면 -1 리턴
if (visited[n - 1][m - 1] == 0)
return -1;
else
return dist[n - 1][m - 1];
}
int solution(vector<vector<int>> _maps)
{
maps = _maps;
n = maps.size();
m = maps[0].size();
return bfs(0, 0);
}
- deltaY와 deltaX를 for문을 이용해 동일한 인덱스로 접근하면 "상 하 좌 우 " 순서로 탐색할 수 있다.
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