문제
케빈 베이컨의 6단계 법칙에 의하면 지구에 있는 모든 사람들은 최대 6단계 이내에서 서로 아는 사람으로 연결될 수 있다. 케빈 베이컨 게임은 임의의 두 사람이 최소 몇 단계 만에 이어질 수 있는지 계산하는 게임이다.
예를 들면, 전혀 상관없을 것 같은 인하대학교의 이강호와 서강대학교의 민세희는 몇 단계만에 이어질 수 있을까?
천민호는 이강호와 같은 학교에 다니는 사이이다. 천민호와 최백준은 Baekjoon Online Judge를 통해 알게 되었다. 최백준과 김선영은 같이 Startlink를 창업했다. 김선영과 김도현은 같은 학교 동아리 소속이다. 김도현과 민세희는 같은 학교에 다니는 사이로 서로 알고 있다. 즉, 이강호-천민호-최백준-김선영-김도현-민세희 와 같이 5단계만 거치면 된다.
케빈 베이컨은 미국 헐리우드 영화배우들 끼리 케빈 베이컨 게임을 했을때 나오는 단계의 총 합이 가장 적은 사람이라고 한다.
오늘은 Baekjoon Online Judge의 유저 중에서 케빈 베이컨의 수가 가장 작은 사람을 찾으려고 한다. 케빈 베이컨 수는 모든 사람과 케빈 베이컨 게임을 했을 때, 나오는 단계의 합이다.
예를 들어, BOJ의 유저가 5명이고, 1과 3, 1과 4, 2와 3, 3과 4, 4와 5가 친구인 경우를 생각해보자.
1은 2까지 3을 통해 2단계 만에, 3까지 1단계, 4까지 1단계, 5까지 4를 통해서 2단계 만에 알 수 있다. 따라서, 케빈 베이컨의 수는 2+1+1+2 = 6이다.
2는 1까지 3을 통해서 2단계 만에, 3까지 1단계 만에, 4까지 3을 통해서 2단계 만에, 5까지 3과 4를 통해서 3단계 만에 알 수 있다. 따라서, 케빈 베이컨의 수는 2+1+2+3 = 8이다.
3은 1까지 1단계, 2까지 1단계, 4까지 1단계, 5까지 4를 통해 2단계 만에 알 수 있다. 따라서, 케빈 베이컨의 수는 1+1+1+2 = 5이다.
4는 1까지 1단계, 2까지 3을 통해 2단계, 3까지 1단계, 5까지 1단계 만에 알 수 있다. 4의 케빈 베이컨의 수는 1+2+1+1 = 5가 된다.
마지막으로 5는 1까지 4를 통해 2단계, 2까지 4와 3을 통해 3단계, 3까지 4를 통해 2단계, 4까지 1단계 만에 알 수 있다. 5의 케빈 베이컨의 수는 2+3+2+1 = 8이다.
5명의 유저 중에서 케빈 베이컨의 수가 가장 작은 사람은 3과 4이다.
BOJ 유저의 수와 친구 관계가 입력으로 주어졌을 때, 케빈 베이컨의 수가 가장 작은 사람을 구하는 프로그램을 작성하시오.
입력
첫째 줄에 유저의 수 N (2 ≤ N ≤ 100)과 친구 관계의 수 M (1 ≤ M ≤ 5,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 M개의 줄에는 친구 관계가 주어진다. 친구 관계는 A와 B로 이루어져 있으며, A와 B가 친구라는 뜻이다. A와 B가 친구이면, B와 A도 친구이며, A와 B가 같은 경우는 없다. 친구 관계는 중복되어 들어올 수도 있으며, 친구가 한 명도 없는 사람은 없다. 또, 모든 사람은 친구 관계로 연결되어져 있다. 사람의 번호는 1부터 N까지이며, 두 사람이 같은 번호를 갖는 경우는 없다.
출력
첫째 줄에 BOJ의 유저 중에서 케빈 베이컨의 수가 가장 작은 사람을 출력한다. 그런 사람이 여러 명일 경우에는 번호가 가장 작은 사람을 출력한다.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
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from collections import deque
n, m = map(int,input().split())
distance = [0]*(n+1)
graph = [[] for _ in range(n+1)]
for i in range(m):
x,y = map(int,input().split())
graph[x].append(y)
graph[y].append(x)
def BFS(start):
visited = [start]
distance = [0]*(n+1)
queue=deque()
queue.append(start)
while queue:
v = queue.popleft()
for i in graph[v]:
if i not in visited:
distance[i] += distance[v]+1
visited.append(i)
queue.append(i)
return sum(distance)
final = []
for i in range(1,n+1):
# 초기화
# 케빈 합 계산
final.append(BFS(i))
print(final.index(min(final))+1)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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16
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18
19
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34
#Visited를 안 쓴다면
from collections import deque
n, m = map(int,input().split())
distance = [0]*(n+1)
graph = [[] for _ in range(n+1)]
for i in range(m):
x,y = map(int,input().split())
graph[x].append(y)
graph[y].append(x)
def BFS(start):
distance = [0]*(n+1)
queue=deque()
queue.append(start)
while queue:
v = queue.popleft()
for i in graph[v]:
if distance[i] == 0 and i != start:
distance[i] += distance[v]+1
# print (distance)
queue.append(i)
return sum(distance)
final = []
for i in range(1,n+1):
# 초기화
# 케빈 합 계산
final.append(BFS(i))
print(final.index(min(final))+1)
풀이 접근 방식:
촌수관계 문제처럼, 한 노드에서 다른 한 노드까지 거리를 계산하는 것은 DFS보다 BFS가 더 빠르고 적합하다.
케빈 베이컨 법칙의 경우, 가장 결과값이 낮은 사람을 찾는것이므로 모든 인원에 대해서 BFS를 수행해주고, 최소값을 출력해주어야 한다.
처음에 visited로 방문처리와 거리계산을 동시에 하려고 했는데, 그러면 BFS문 내에서 for문을 돌 때 조건문을 단순히 if distance[i] == 0로 하는게 아니라 i != start도 조건으로 넣어주어야 한다. 자기 자신을 포함하면 안되기 때문이다.