각 사람은 색을 인지하는 데 있어 차이가 있을 수 있습니다. 적록색약은 빨강과 초록을 구분하기 어려운 상태를 의미하며, 이로 인해 우리가 보는 세상이 달라질 수 있지요. 이 글에서는 백준 10026번 문제를 통해 적록색약인 사람과 그렇지 않은 사람이 보았을 때의 구역 수를 어떻게 구하는지에 대해 깊이 탐구해보겠습니다. 아래를 읽어보시면, N×N 크기의 그리드를 통해 이 문제를 해결하는 방법과 파이썬 코드를 통해 실제로 구현하는 과정을 상세히 담아두었답니다.
적록색약의 이해와 문제 설정
적록색약은 색상을 구분하는 능력에 제한을 두는 하나의 상태로, 이 상태에 있는 사람들은 화면에서 다양한 색깔을 자연스레 혼동하게 됩니다. 예를 들어, 빨강(R)과 초록(G)을 동일한 색상으로 인식하게 되지요. 이러한 부분은 그래픽과 관련된 프로그래밍, 특히 시각적 데이터를 처리하는 알고리즘 문제에서 많이 적용됩니다. 문제는 그리드 안에 있는 각 항목을 색상에 따라 구분하고, 이 구분을 통해 환경을 해석하는 것입니다.
문제의 입력과 출력
입력으로는 N의 크기와 각 칸에 그려진 색상이 있는 문자열이 주어집니다. 이 데이터를 통해 구역의 개수를 세어주는 것이지요. 구역은 특정 색이 인접해 있을 때 하나로 간주됩니다. 적록색약인 경우 빨강과 초록을 동일하게 취급하자고 여러분은 생각할 수 있습니다.
입력 및 출력 예시
입력 예시는 다음과 같습니다:
5
RRRBB
GGBBB
BBBRR
BBRRR
RRRRR
이렇게 주어진 경우, 정상인과 적록색약인 사람의 구역 개수는 각각 4개와 3개가 됩니다.
DFS와 BFS 알고리즘 사용하기
이 문제를 해결하는 방법은 DFS(Depth First Search) 또는 BFS(Breadth First Search) 알고리즘을 사용하는 것입니다. 제가 직접 경험해본 바로는 DFS가 이 문제를 해결하는 데 더 효과적이었습니다. DFS는 재귀적인 방식으로 주어진 그리드를 탐색하여 색상이 같은 구역을 찾는 방식입니다.
DFS 알고리즘의 구현
이제 파이썬을 통해 실제 DFS 알고리즘을 구현해보겠습니다. 기본 구조는 다음과 같습니다.
“`python
import sys
sys.setrecursionlimit(100000)
n = int(sys.stdin.readline())
그리드 형성
normal = []
abnormal = []
for i in range(n):
temp = list(sys.stdin.readline().strip())
normal.append([1 if x == ‘R’ else 2 if x == ‘G’ else 3 for x in temp])
abnormal.append([1 if x in [‘R’, ‘G’] else 2 for x in temp])
dx = [-1, 0, 1, 0]
dy = [0, -1, 0, 1]
def dfs(x, y, arr, num):
arr[x][y] = -1
for ij in range(4):
new_x = x + dx[ij]
new_y = y + dy[ij]
if 0 <= new_x < n and 0 <= new_y < n and arr[new_x][new_y] == num:
dfs(new_x, new_y, arr, num)
n_count = abn_count = 0
for i in range(n):
for j in range(n):
if normal[i][j] != -1:
dfs(i, j, normal, normal[i][j])
n_count += 1
if abnormal[i][j] != -1:
dfs(i, j, abnormal, abnormal[i][j])
abn_count += 1
print(n_count, abn_count)
“`
다양한 테스트 케이스의 적용
제가 직접 확인 해본 결과로는 다양한 테스트 케이스를 활용하면, DFS의 성능이나 올바른 작동 여부를 체크하는 데 크게 도움이 됩니다. 해당 문제를 해결하기 위해서 아래와 같은 조건을 간단한 수로 만들어서 추가적으로 보강할 수 있습니다:
- 확장된 입력 크기.
- 엣지 케이스의 다양한 상황.
위와 같은 방법으로 구역을 수치화해 보면, 결과적으로 구역의 수에 대한 정확한 출력을 확인할 수 있답니다.
알고리즘과 변수 관리
이 문제에서는 구역의 수를 세어주는 것이 중요한 만큼, 각 색상을 어떻게 표시하고 인접한 색상 구역을 어떻게 탐색할지를 잘 관리해야 합니다.
코드의 전체 구조 정리하기
코드를 다음과 같이 정리하여 유지보수 및 가독성을 높일 수 있습니다.
| 변수 | 설명 |
|---|---|
| n | 그리드의 크기 |
| normal | 일반인의 색상 인식을 위한 그리드 |
| abnormal | 적록색약인 사람을 위한 색상 구분 그리드 |
| n_count | 일반인의 구역 수 카운트 |
| abn_count | 적록색약인의 구역 수 카운트 |
자주 묻는 질문 (FAQ)
적록색약이 아닌 사람과 적록색약인 사람의 구역 수 차이는 무엇인가요?
적록색약이 아닌 사람은 각 색상을 명확하게 인지할 수 있지만, 적록색약인 사람은 빨강과 초록을 동일하게 보기 때문에 구역 수가 줄어들게 됩니다.
DFS와 BFS의 차이는 무엇인가요?
DFS는 깊이 우선 탐색으로 먼저 깊이 있는 경로를 모두 끝낸 후 다른 방향으로 탐색이 시작되며, 반면 BFS는 너비 우선 탐색으로 가까운 이웃부터 점진적으로 탐색을 확장합니다.
문제를 재귀적으로 해결하면 발생할 수 있는 에러는 무엇인가요?
파이썬에서는 기본적인 재귀 깊이가 1000인데, 문제에 따라 더 깊은 재귀 호출이 필요할 수 있어 런타임 에러가 발생할 수 있습니다. 이 경우 sys.setrecursionlimit()를 사용하여 재귀 깊이를 늘려줘야 합니다.
입력 데이터가 클 경우 어떻게 처리해야 할까요?
입력 데이터가 클 경우, 이분 탐색 등의 알고리즘을 고려할 수 있으며, 메모리 및 시간 복잡도를 고려하여 최적화를 진행할 수 있습니다.
이런 방식으로 접근하면, 될수록 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
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