[Programmers] 미로 탈출 - 159993

BFS 문제. 바로 출구1, 출구2를 순서에 맞게 방문하는 문제.

 

Question

 

1 x 1 크기의 칸들로 이루어진 직사각형 격자 형태의 미로에서 탈출하려고 합니다. 각 칸은 통로 또는 벽으로 구성되어 있으며, 벽으로 된 칸은 지나갈 수 없고 통로로 된 칸으로만 이동할 수 있습니다. 통로들 중 한 칸에는 미로를 빠져나가는 문이 있는데, 이 문은 레버를 당겨서만 열 수 있습니다. 레버 또한 통로들 중 한 칸에 있습니다. 따라서, 출발 지점에서 먼저 레버가 있는 칸으로 이동하여 레버를 당긴 후 미로를 빠져나가는 문이 있는 칸으로 이동하면 됩니다. 이때 아직 레버를 당기지 않았더라도 출구가 있는 칸을 지나갈 수 있습니다. 미로에서 한 칸을 이동하는데 1초가 걸린다고 할 때, 최대한 빠르게 미로를 빠져나가는데 걸리는 시간을 구하려 합니다.

미로를 나타낸 문자열 배열 maps가 매개변수로 주어질 때, 미로를 탈출하는데 필요한 최소 시간을 return 하는 solution 함수를 완성해주세요. 만약, 탈출할 수 없다면 -1을 return 해주세요.

제한사항

• 5 ≤ maps의 길이 ≤ 100
  • 5 ≤ maps[i]의 길이 ≤ 100
  • maps[i]는 다음 5개의 문자들로만 이루어져 있습니다.
    • S : 시작 지점
    • E : 출구
    • L : 레버
    • O : 통로
    • X : 벽
  • 시작 지점과 출구, 레버는 항상 다른 곳에 존재하며 한 개씩만 존재합니다.
  • 출구는 레버가 당겨지지 않아도 지나갈 수 있으며, 모든 통로, 출구, 레버, 시작점은 여러 번 지나갈 수 있습니다.

 

Point

 

• 레버(L)를 먼저 찾은 후에 출구(E)를 찾아야 함. => found_LorE 함수를 L, E 찾을 때 사용. (즉, 두 번 사용.)
• 따라서 레버를 찾기 위한 통로의 최소 값을 구하기 위해 maps를 visited로 깊은 복사를 해줌.
• 레버 찾은 위치를 먼저 return 해주고 못 찾았다면 return -1.
• 레버를 찾았다면 레버 위치와 v (걸리는 시간 value)를 다시 found_LorE 함수로 넣어줌. (visited 초기화를 위함)

 

Code

 

from collections import deque
def solution(maps):
    rows, cols = len(maps), len(maps[0])
    ways = [(1,0),(0,1),(0,-1),(-1,0)]
    now = [(row, m.index('S')) for row,m in enumerate(maps) if 'S' in m][0]
    now = (now[0],now[1],0)
    
    def find_LE(tg):
        visited = [[i for i in m] for m in maps]
        visited[now[0]][now[1]] = 'X'
        queue = deque([now])
        
        while queue:
            x,y,v = queue.popleft()
        
            for dx, dy in ways:
                nx, ny = x+dx, y+dy
                if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and visited[nx][ny] != 'X':
                    if visited[nx][ny] == tg: return (nx,ny,v+1)
                    queue.append((nx,ny,v+1))
                    visited[nx][ny] = 'X'
                    
        return -1
    
    now = find_LE('L')
    if now == -1 : return -1
    now = find_LE('E')
    if now == -1 : return -1
    
    return now[2]

 

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