https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/62050
이동하는 것은 dfs와 최소 비용 사다리는 heapq를 활용해서 풀었다
dfs + heapq
알고리즘
1. 0, 0 에서 방문 가능한 곳 방문(height)
2. height 차 때문에 방문 못하면 height차이와 x , y 를 heapq에 저장
3. 이동 할 수 있는 곳 모두 이동 했을 때, 전체를 모두 방문했는지 확인
4. 전체를 모두 방문하지 않았으면 가장 비용이 적은 사다리를 heapq.heappop()을 통해 추가
5. x , y 부터 다시 방문하며 찾음
나의 풀이
import heapq
import sys
sys.setrecursionlimit(10**9)
visited_count = 0
def dfs(x,y,visited,land,height,ladder):
global visited_count
moves = [(1,0),(-1,0),(0,1),(0,-1)]
visited[x][y] = 1
visited_count += 1
for move in moves:
dx, dy = move
next_x, next_y = x + dx, y + dy
if next_x < 0 or next_x >= len(land) or next_y < 0 or next_y >= len(land):
continue
if visited[next_x][next_y] == 0:
if abs(land[x][y]-land[next_x][next_y]) <= height:
visited, ladder = dfs(next_x,next_y,visited,land,height,ladder)
else:
heapq.heappush(ladder,[abs(land[x][y]-land[next_x][next_y]),next_x,next_y])
return visited, ladder
def solution(land,height):
global visited_count
answer = 0
land_count = len(land)**2
visited = [[0]*len(land[0]) for _ in range(len(land))]
ladder = []
visited, ladder = dfs(0,0,visited,land,height,ladder)
while land_count != visited_count:
cost, x, y = heapq.heappop(ladder)
if visited[x][y] == 1:
continue
else:
answer += cost
visited, ladder = dfs(x,y,visited,land,height,ladder)
return answer
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