카카오프렌즈 컬러링북

---

🔗 🔗 카카오프렌즈 컬러링북

문제 설명

---

출판사의 편집자인 어피치는 네오에게 컬러링북에 들어갈 원화를 그려달라고 부탁하여 여러 장의 그림을 받았다. 여러 장의 그림을 난이도 순으로 컬러링북에 넣고 싶었던 어피치는 영역이 많으면 색칠하기가 까다로워 어려워진다는 사실을 발견하고 그림의 난이도를 영역의 수로 정의하였다. (영역이란 상하좌우로 연결된 같은 색상의 공간을 의미한다.)

그림에 몇 개의 영역이 있는지와 가장 큰 영역의 넓이는 얼마인지 계산하는 프로그램을 작성해보자.

위의 그림은 총 12개 영역으로 이루어져 있으며, 가장 넓은 영역은 어피치의 얼굴면으로 넓이는 120이다.

입력 형식

---

입력은 그림의 크기를 나타내는 m과 n, 그리고 그림을 나타내는 m × n 크기의 2차원 배열 picture로 주어진다. 제한조건은 아래와 같다.

• 1 <= m, n <= 100
• picture의 원소는 0 이상 2^31 - 1 이하의 임의의 값이다.
• picture의 원소 중 값이 0인 경우는 색칠하지 않는 영역을 뜻한다.

출력 형식

---

리턴 타입은 원소가 두 개인 정수 배열이다. 그림에 몇 개의 영역이 있는지와 가장 큰 영역은 몇 칸으로 이루어져 있는지를 리턴한다.

예제 입출력

---

예제에 대한 설명

---

예제로 주어진 그림은 총 4개의 영역으로 구성되어 있으며, 왼쪽 위의 영역과 오른쪽의 영역은 모두 1로 구성되어 있지만 상하좌우로 이어져있지 않으므로 다른 영역이다. 가장 넓은 영역은 왼쪽 위 1이 차지하는 영역으로 총 5칸이다.

풀이

---

그림을 구역별로 나눠, 색을 숫자로 표시한 pitcture가 제공된다. 이 그림들이 같은 색끼리 인접한 영역의 수와, 영역 중 가장 넓은 영역의 크기를 계산해야한다.

이렇게 서로 인접한 영역을 구하는 문제의 경우 BFS 알고리즘을 적용하는 것이 좋다.

BFS 알고리즘은 너비 우선 탐색이라고도 불린다.

• 너비를 중심으로 탐색
• 노드의 깊이가 얕을수록 유리
• Queue를 활용하여 구현

picture의 요소 하나하나를 탐색하여 유효한 색을 가진 영역이 발견될 경우, BFS 알고리즘을 인접 영역을 탐색한다.

1. 색이 존재하는 영역 1을 큐에 넣고, 방문 여부에 체크한다. 이후 큐에서 삭제한다.
2. 영역 1을 기준으로, 거리가 1인 영역을 탐색한다. 2를 큐에 넣는다.
3. 똑같이 거리가 1인 영역 4를 큐에 넣는다.
4. 가장 마지막에 입력된 영역 2를 탐색한다. 방문여부를 체크하고, 큐에서 삭제한다.
5. 영역 4를 탐색한다. 방문여부를 체크하고, 큐에서 삭제한다. 탐색 과정에서 인접한 영역인 7을 큐에 삽입한다.
6. 영역 7을 탐색한다. 방문여부를 체크하고, 큐에서 삭제한다.

이런 식으로, 거리에 따라 순차적으로 탐색을 수행한다.

코드

---

JAVA
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

/**
 * 카카오프렌즈 컬러링북 클래스
 *
 * @author RWB
 * @since 2021.12.25 Sat 13:52:12
 */
class Solution
{
	private static final int[] DX = { 0, 0, -1, 1 };
	private static final int[] DY = { -1, 1, 0, 0 };
	
	private boolean[][] isVisit;
	
	/**
	 * 해답 반환 메서드
	 *
	 * @param m: [int] 그림의 높이
	 * @param n: [int] 그림의 길이
	 * @param picture: [int[][]] 그림 원화
	 *
	 * @return [int[]] 해답
	 */
	public int[] solution(int m, int n, int[][] picture)
	{
		int[] answer = { 0, 0 };
		
		// picture를 직접 수정하면 문제에서 오류를 일으킴
		int[][] copy = picture.clone();
		
		isVisit = new boolean[m][n];
		
		for (int i = 0; i < copy.length; i++)
		{
			for (int j = 0; j < copy[i].length; j++)
			{
				// 원화가 유효한 색을 가지고, 아직 방문하지 않았을 경우
				if (copy[i][j] > 0 && !isVisit[i][j])
				{
					answer[0]++;
					answer[1] = Math.max(answer[1], bfs(m, n, i, j, copy));
				}
			}
		}
		
		return answer;
	}
	
	/**
	 * 너비 우선 탐색 알고리즘 결과 반환 메서드
	 *
	 * @param m: [int] 그림의 높이
	 * @param n: [int] 그림의 길이
	 * @param x: [int] 기준 인덱스 x
	 * @param y: [int] 기준 인덱스 y
	 * @param picture: [int[][]] 그림 원화
	 *
	 * @return [int] 영역의 크기
	 */
	private int bfs(int m, int n, int x, int y, int[][] picture)
	{
		int size = 1;
		
		isVisit[x][y] = true;
		
		Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
		queue.offer(new int[] { x, y });
		
		while (!queue.isEmpty())
		{
			int[] position = queue.poll();
			
			for (int i = 0; i < 4; i++)
			{
				int dx = position[0] + DX[i];
				int dy = position[1] + DY[i];
				
				// dx와 dy가 전체 영역과 기준 인덱스 사이에 있으면서, 동일한 색을 가지고, 아직 체크하지 않았을 경우
				if (dx > -1 && dx < m && dy > -1 && dy < n && picture[dx][dy] == picture[x][y] && !isVisit[dx][dy])
				{
					queue.offer(new int[] { dx, dy });
					
					isVisit[dx][dy] = true;
					
					size++;
				}
			}
		}
		
		return size;
	}
}

DX와 DY는 각각 x좌표의 이동, y좌표의 이동을 상하좌우로 나타낸 것이다.

상하좌우임에도 DY가 [ 1, -1, 0, 0 ]이 아니라 [ -1, 1, 0, 0 ]인 이유는, picture[0][1]에서 밑으로 내려가면 picture[0][2]로 y값이 1 증가하기 때문.

bfs 메서드를 선언하여 BFS 알고리즘을 수행한다.

같은 색을 가진 인접 영역을 발견할 때마다 size에 값을 누적하여 영역 크기를 구할 수 있다.