석유 시추
문제 풀이 시간 : 30분
문제 요약
1은 석유가 있는 칸,0은 빈 땅- 상하좌우로 연결된
1들은 하나의 석유 덩어리 - 시추관은 한 열 전체를 수직으로 관통
- 어떤 열이 석유 덩어리의 일부라도 지나면, 그 덩어리 전체를 획득
- 한 열에서 얻을 수 있는 석유량의 최댓값을 구하는 문제
문제 풀이
처음 보면 각 열마다 시추관을 하나씩 꽂아보고, 그 열에서 만나는 석유들을 탐색해서 합을 구하면 될 것처럼 보인다.
하지만 그렇게 하면 열마다 BFS/DFS를 반복하게 되고, 같은 석유 덩어리를 여러 번 다시 세게 된다.
n, m이 최대 500이기 때문에 이런 방식은 비효율적이다.
이 문제의 핵심은 석유 덩어리를 먼저 한 번만 구해두고, 그 덩어리가 어떤 열들에 걸쳐 있는지만 기록하는 것이다.
즉, 풀이 흐름은 다음과 같다.
- 아직 방문하지 않은 석유 칸을 만나면 BFS로 하나의 덩어리 전체를 탐색
- 그 덩어리의 크기(size) 를 구한다
- 그 덩어리가 포함된 열 번호들만 따로 모은다
- 이후 그 덩어리가 걸쳐 있는 모든 열에 대해
size를 더해준다
이때 중요한 점은, 같은 덩어리 안에서 어떤 열이 여러 번 등장할 수 있다는 것이다.
예를 들어 같은 덩어리의 칸이 한 열에 여러 개 있더라도, 그 열에서는 그 덩어리를 한 번만 더해야 한다.
그래서 BFS를 하면서 해당 덩어리가 포함된 열들을 Set<Integer>에 저장한다.
탐색이 끝나면
- 덩어리 크기
size - 이 덩어리가 걸쳐 있는 열들
set
이 두 정보를 이용해서
sum[col] += size
형태로 누적하면 된다.
결국 sum[i]는 i번 열에 시추관을 설치했을 때 얻을 수 있는 총 석유량이 된다.
마지막에는 sum 배열의 최댓값만 구하면 정답이다.
풀이가 효율적인 이유
각 칸은 BFS에서 최대 한 번만 방문한다.
또한 각 덩어리에 대해 걸쳐 있는 열만 한 번씩 처리하므로 전체 시간 복잡도는 거의 O(n*m) 수준이다.
제한이 500 x 500이어도 충분히 통과 가능하다.
최종 코드
import java.util.*;
class Solution {
public int solution(int[][] land) {
int answer = 0;
int n = land.length;
int m = land[0].length;
int[] sum = new int[m]; // 각 열에서 얻을 수 있는 석유 총합
int[][] dir = {{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};
boolean[][] visited = new boolean[n][m];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
// 이미 방문했거나 빈 땅이면 스킵
if (visited[i][j] || land[i][j] == 0)
continue;
Queue<int[]> q = new ArrayDeque<>();
Set<Integer> set = new HashSet<>(); // 현재 덩어리가 걸쳐 있는 열들
q.add(new int[]{i, j});
visited[i][j] = true;
int size = 0; // 현재 석유 덩어리 크기
while (!q.isEmpty()) {
int[] now = q.poll();
size++;
set.add(now[1]); // 이 덩어리가 포함된 열 기록
for (int d = 0; d < 4; d++) {
int tx = now[0] + dir[d][0];
int ty = now[1] + dir[d][1];
// 범위를 벗어나거나, 이미 방문했거나, 빈 땅이면 스킵
if (tx < 0 || tx >= n || ty < 0 || ty >= m || visited[tx][ty] || land[tx][ty] == 0)
continue;
visited[tx][ty] = true;
q.add(new int[]{tx, ty});
}
}
// 현재 덩어리가 걸쳐 있는 모든 열에 덩어리 크기 더하기
for (int next : set)
sum[next] += size;
}
}
// 가장 많은 석유를 얻을 수 있는 열 찾기
for (int i = 0; i < m; i++) {
answer = Math.max(answer, sum[i]);
}
return answer;
}
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