https://www.acmicpc.net/problem/19236
\n아기 상어가 성장해 청소년 상어가 되었다.
\n4×4크기의 공간이 있고, 크기가 1×1인 정사각형 칸으로 나누어져 있다. 공간의 각 칸은 (x, y)와 같이 표현하며, x는 행의 번호, y는 열의 번호이다. 한 칸에는 물고기가 한 마리 존재한다. 각 물고기는 번호와 방향을 가지고 있다. 번호는 1보다 크거나 같고, 16보다 작거나 같은 자연수이며, 두 물고기가 같은 번호를 갖는 경우는 없다. 방향은 8가지 방향(상하좌우, 대각선) 중 하나이다.
\n오늘은 청소년 상어가 이 공간에 들어가 물고기를 먹으려고 한다. 청소년 상어는 (0, 0)에 있는 물고기를 먹고, (0, 0)에 들어가게 된다. 상어의 방향은 (0, 0)에 있던 물고기의 방향과 같다. 이후 물고기가 이동한다.
\n물고기는 번호가 작은 물고기부터 순서대로 이동한다. 물고기는 한 칸을 이동할 수 있고, 이동할 수 있는 칸은 빈 칸과 다른 물고기가 있는 칸, 이동할 수 없는 칸은 상어가 있거나, 공간의 경계를 넘는 칸이다. 각 물고기는 방향이 이동할 수 있는 칸을 향할 때까지 방향을 45도 반시계 회전시킨다. 만약, 이동할 수 있는 칸이 없으면 이동을 하지 않는다. 그 외의 경우에는 그 칸으로 이동을 한다. 물고기가 다른 물고기가 있는 칸으로 이동할 때는 서로의 위치를 바꾸는 방식으로 이동한다.
\n물고기의 이동이 모두 끝나면 상어가 이동한다. 상어는 방향에 있는 칸으로 이동할 수 있는데, 한 번에 여러 개의 칸을 이동할 수 있다. 상어가 물고기가 있는 칸으로 이동했다면, 그 칸에 있는 물고기를 먹고, 그 물고기의 방향을 가지게 된다. 이동하는 중에 지나가는 칸에 있는 물고기는 먹지 않는다. 물고기가 없는 칸으로는 이동할 수 없다. 상어가 이동할 수 있는 칸이 없으면 공간에서 벗어나 집으로 간다. 상어가 이동한 후에는 다시 물고기가 이동하며, 이후 이 과정이 계속해서 반복된다.
\n상어가 먹을 수 있는 물고기 번호의 합의 최댓값을 구해보자.
\n\n\n문제 자세한 정보는 청소년 상어
\n
첫째 줄부터 4개의 줄에 각 칸의 들어있는 물고기의 정보가 1번 행부터 순서대로 주어진다. 물고기의 정보는 두 정수 ai, bi로 이루어져 있고, ai는 물고기의 번호, bi는 방향을 의미한다. 방향 bi는 8보다 작거나 같은 자연수를 의미하고, 1부터 순서대로 ↑, ↖, ←, ↙, ↓, ↘, →, ↗ 를 의미한다.
\n상어가 먹을 수 있는 물고기 번호의 합의 최댓값을 출력한다.
\n시뮬레이션, Backtracking
\nfish = []\nfish_dir = [0 for _ in range(16)]\ndx = [0, -1, -1, -1, 0, 1, 1, 1]\ndy = [-1, -1, 0, 1, 1, 1, 0, -1]\nfor _ in range(4):\n temp = []\n temp_input = [int(x) for x in sys.stdin.readline().split()]\n for i in range(4):\n # 인덱싱 편하게 하기 위해 물고기 번호-1로 저장, -1: 빈칸, -2: 상어\n temp.append(temp_input[i*2]-1)\n fish_dir[temp_input[i*2]-1] = temp_input[i*2+1]\n fish.append(temp)def move_fish(fish, fish_dir):\n # 물고기 순서대로 이동\n for i in range(16):\n cur_x, cur_y = -1, -1\n # 현재 위치 인덱스 찾기\n for j in range(4):\n for k in range(4):\n if fish[j][k] == i:\n cur_x, cur_y = k, j\n if cur_x == -1 and cur_y == -1 : continue\n # 이동 가능한 방향 확인\n for _ in range(8):\n next_x = cur_x + dx[fish_dir[i] - 1]\n next_y = cur_y + dy[fish_dir[i] - 1]\n if 0 <= next_x < 4 and 0 <= next_y < 4:\n if fish[next_y][next_x] == -2:\n if fish_dir[i] == 8: fish_dir[i] = 1\n else: fish_dir[i] += 1\n else:\n fish[cur_y][cur_x], fish[next_y][next_x] = fish[next_y][next_x], fish[cur_y][cur_x]\n break\n else:\n if fish_dir[i] == 8: fish_dir[i] = 1\n else: fish_dir[i] += 1fish_dir을 참고하여 다음 이동할 위치 계산하고 이동 불가능하면 방향을 바꾸면서 다음 위치 계산def move_shark(x, y, cur_shark, fish, fish_dir, sum):\n global result\n shark_location = []\n next_x, next_y = x, y\n move_fish(fish, fish_dir)\n result = max(result, sum)\n # 상어 이동 가능한 위치 확인 후, 저장\n for _ in range(4):\n next_x += dx[fish_dir[cur_shark] - 1]\n next_y += dy[fish_dir[cur_shark] - 1]\n if 0 <= next_x < 4 and 0 <= next_y < 4 and fish[next_y][next_x] >= 0:\n shark_location.append((next_x, next_y))\n # 이동 가능한 위치 없을 때까지 재귀\n while(shark_location):\n next_x, next_y = shark_location.pop()\n temp_fish = copy.deepcopy(fish)\n temp_dir = copy.deepcopy(fish_dir)\n temp_shark = temp_fish[next_y][next_x]\n temp_sum = sum + temp_fish[next_y][next_x] + 1\n temp_fish[y][x] = -1\n temp_fish[next_y][next_x] = -2\n move_shark(next_x, next_y, temp_shark, temp_fish, temp_dir, temp_sum)shark_location에 appendmove_shark 함수 재귀sum 값 result에 max 계산해서 저장import sys, copy\n\nfish = []\nfish_dir = [0 for _ in range(16)]\ndx = [0, -1, -1, -1, 0, 1, 1, 1]\ndy = [-1, -1, 0, 1, 1, 1, 0, -1]\nfor _ in range(4):\n temp = []\n temp_input = [int(x) for x in sys.stdin.readline().split()]\n for i in range(4):\n # 인덱싱 편하게 하기 위해 물고기 번호-1로 저장, -1: 빈칸, -2: 상어\n temp.append(temp_input[i*2]-1)\n fish_dir[temp_input[i*2]-1] = temp_input[i*2+1]\n fish.append(temp)\n\ndef move_fish(fish, fish_dir):\n # 물고기 순서대로 이동\n for i in range(16):\n cur_x, cur_y = -1, -1\n # 현재 위치 인덱스 찾기\n for j in range(4):\n for k in range(4):\n if fish[j][k] == i:\n cur_x, cur_y = k, j\n if cur_x == -1 and cur_y == -1 : continue\n # 이동 가능한 방향 확인\n for _ in range(8):\n next_x = cur_x + dx[fish_dir[i] - 1]\n next_y = cur_y + dy[fish_dir[i] - 1]\n if 0 <= next_x < 4 and 0 <= next_y < 4:\n if fish[next_y][next_x] == -2:\n if fish_dir[i] == 8: fish_dir[i] = 1\n else: fish_dir[i] += 1\n else:\n fish[cur_y][cur_x], fish[next_y][next_x] = fish[next_y][next_x], fish[cur_y][cur_x]\n break\n else:\n if fish_dir[i] == 8: fish_dir[i] = 1\n else: fish_dir[i] += 1\n\ndef move_shark(x, y, cur_shark, fish, fish_dir, sum):\n global result\n shark_location = []\n next_x, next_y = x, y\n move_fish(fish, fish_dir)\n result = max(result, sum)\n # 상어 이동 가능한 위치 확인 후, 저장\n for _ in range(4):\n next_x += dx[fish_dir[cur_shark] - 1]\n next_y += dy[fish_dir[cur_shark] - 1]\n if 0 <= next_x < 4 and 0 <= next_y < 4 and fish[next_y][next_x] >= 0:\n shark_location.append((next_x, next_y))\n # 이동 가능한 위치 없을 때까지 재귀\n while(shark_location):\n next_x, next_y = shark_location.pop()\n temp_fish = copy.deepcopy(fish)\n temp_dir = copy.deepcopy(fish_dir)\n temp_shark = temp_fish[next_y][next_x]\n temp_sum = sum + temp_fish[next_y][next_x] + 1\n temp_fish[y][x] = -1\n temp_fish[next_y][next_x] = -2\n move_shark(next_x, next_y, temp_shark, temp_fish, temp_dir, temp_sum)\n\ncur_shark = fish[0][0]\nfish[0][0] = -2\nresult = cur_shark + 1\nmove_shark(0, 0, cur_shark, fish, fish_dir, result)\nprint(result)처음 값을 어떤 식으로 저장하는 것이 더 효율적일지 생각하다가 잘못 생각해서 시간이 걸렸고, 전체 이동할 때 재귀로 짜야한다는 건 쉽게 알 수 있었지만 역시나 재귀는 어렵다…
\n일단 지금은 얼마나 더 빨리 효율적으로 풀지 생각하는 것보단 그냥 많이 풀어봐야겠다,
https://www.acmicpc.net/problem/17140
\n크기가 3×3인 배열 A가 있다. 배열의 인덱스는 1부터 시작한다. 1초가 지날때마다 배열에 연산이 적용된다.
\n한 행 또는 열에 있는 수를 정렬하려면, 각각의 수가 몇 번 나왔는지 알아야 한다. 그 다음, 수의 등장 횟수가 커지는 순으로, 그러한 것이 여러가지면 수가 커지는 순으로 정렬한다. 그 다음에는 배열 A에 정렬된 결과를 다시 넣어야 한다. 정렬된 결과를 배열에 넣을 때는, 수와 등장 횟수를 모두 넣으며, 순서는 수가 먼저이다.
\n예를 들어, [3, 1, 1]에는 3이 1번, 1가 2번 등장한다. 따라서, 정렬된 결과는 [3, 1, 1, 2]가 된다. 다시 이 배열에는 3이 1번, 1이 2번, 2가 1번 등장한다. 다시 정렬하면 [2, 1, 3, 1, 1, 2]가 된다.
\n정렬된 결과를 배열에 다시 넣으면 행 또는 열의 크기가 달라질 수 있다. R 연산이 적용된 경우에는 가장 큰 행을 기준으로 모든 행의 크기가 변하고, C 연산이 적용된 경우에는 가장 큰 열을 기준으로 모든 열의 크기가 변한다. 행 또는 열의 크기가 커진 곳에는 0이 채워진다. 수를 정렬할 때 0은 무시해야 한다. 예를 들어, [3, 2, 0, 0]을 정렬한 결과는 [3, 2]를 정렬한 결과와 같다.
\n행 또는 열의 크기가 100을 넘어가는 경우에는 처음 100개를 제외한 나머지는 버린다.
\n배열 A에 들어있는 수와 r, c, k가 주어졌을 때, A[r][c]에 들어있는 값이 k가 되기 위한 최소 시간을 구해보자.
\n첫째 줄에 r, c, k가 주어진다. (1 ≤ r, c, k ≤ 100)
\n둘째 줄부터 3개의 줄에 배열 A에 들어있는 수가 주어진다. 배열 A에 들어있는 수는 100보다 작거나 같은 자연수이다.
\nA[r][c]에 들어있는 값이 k가 되기 위한 연산의 최소 시간을 출력한다. 100초가 지나도 A[r][c] = k가 되지 않으면 -1을 출력한다.
\n시뮬레이션, 정렬
\ndef sort(arr):\n d = {}\n rt = []\n for i in arr:\n # 0은 무시\n if i == 0: continue\n # 값이 key에 있으면 ++\n if i in d.keys(): d[i] += 1\n # 없으면 key-value 추가\n else: d[i] = 1\n # key 기준 sort\n d = dict(sorted(d.items()))\n # value 기준 sort\n temp = sorted(d.items(), key=lambda x:x[1])\n for i in range(len(temp)):\n # 100개 지나면 버림\n if i >= 100: break\n # key, value 순으로 append\n rt.append(temp[i][0])\n rt.append(temp[i][1])\n return rtrt 리스트에 key, value 순으로 appenddef cal_R():\n global row_size\n # 행마다 정렬하고 최대 길이 계산\n for i in range(len(A)):\n A[i] = sort(A[i])\n row_size = max(len(A[i]), row_size)\n # 최대 길이보다 작으면 그만큼 0 추가\n for i in range(len(A)):\n if len(A[i]) < row_size:\n for _ in range(row_size-len(A[i])):\n A[i].append(0)sort 함수 실행하고, row_size 최대 길이 저장def cal_C():\n global row_size, col_size\n # 열마다 정렬하고 최대 길이 계산\n for i in range(row_size):\n temp = []\n for j in range(col_size):\n temp.append(A[j][i])\n A[j][i] = 0\n temp = sort(temp)\n # 최대 길이보다 작으면 그만큼 0 추가\n for j in range(len(temp)):\n if j >= col_size:\n A.append([0 for _ in range(row_size)])\n A[j][i] = temp[j]\n col_size = max(len(temp), col_size)temp 리스트에 저장한 후,temp 리스트로 sort 함수 실행하고, col_size 최대 길이 저장count = 0\nwhile True:\n # boundary 안에서 종료조건 확인\n if 0 < r <= col_size and 0 < c <= row_size:\n if A[r-1][c-1] == k: \n break\n # 100초 지나면 종료하고 -1 출력\n if count >= 100:\n count = -1\n break\n # 행의 개수 >= 열의 개수면 R 연산\n if row_size <= col_size: cal_R()\n # 행의 개수 < 열의 개수면 C 연산\n else: cal_C()\n count += 1\nprint(count)count 출력import sys\nr, c, k = map(int, sys.stdin.readline().split())\nA = [[int(x) for x in sys.stdin.readline().split()] for _ in range(3)]\nrow_size, col_size = 3, 3\n\ndef sort(arr):\n d = {}\n rt = []\n for i in arr:\n # 0은 무시\n if i == 0: continue\n # 값이 key에 있으면 ++\n if i in d.keys(): d[i] += 1\n # 없으면 key-value 추가\n else: d[i] = 1\n # key 기준 sort\n d = dict(sorted(d.items()))\n # value 기준 sort\n temp = sorted(d.items(), key=lambda x:x[1])\n for i in range(len(temp)):\n # 100개 지나면 버림\n if i >= 100: break\n # key, value 순으로 append\n rt.append(temp[i][0])\n rt.append(temp[i][1])\n return rt\n\ndef cal_R():\n global row_size\n # 행마다 정렬하고 최대 길이 계산\n for i in range(len(A)):\n A[i] = sort(A[i])\n row_size = max(len(A[i]), row_size)\n # 최대 길이보다 작으면 그만큼 0 추가\n for i in range(len(A)):\n if len(A[i]) < row_size:\n for _ in range(row_size-len(A[i])):\n A[i].append(0)\n\ndef cal_C():\n global row_size, col_size\n # 열마다 정렬하고 최대 길이 계산\n for i in range(row_size):\n temp = []\n for j in range(col_size):\n temp.append(A[j][i])\n A[j][i] = 0\n temp = sort(temp)\n # 최대 길이보다 작으면 그만큼 0 추가\n for j in range(len(temp)):\n if j >= col_size:\n A.append([0 for _ in range(row_size)])\n A[j][i] = temp[j]\n col_size = max(len(temp), col_size)\n\ncount = 0\nwhile True:\n # boundary 안에서 종료조건 확인\n if 0 < r <= col_size and 0 < c <= row_size:\n if A[r-1][c-1] == k: \n break\n # 100초 지나면 종료하고 -1 출력\n if count >= 100:\n count = -1\n break\n # 행의 개수 >= 열의 개수면 R 연산\n if row_size <= col_size: cal_R()\n # 행의 개수 < 열의 개수면 C 연산\n else: cal_C()\n count += 1\nprint(count)정렬하는 방법은 바로 딕셔너리가 생각나서 딕셔너리를 사용해서 빠르게 해결했다.
\n행 기준으로 정렬하는 것까지는 빠르게 할 수 있었는데 열 기준으로 정렬하는 과정에서 어떻게 효율적으로 할지 고민을 조오금 했다.
\n전치행렬로 바꿔서 하면 되겠다고 생각했는데 numpy는 사용 못한다고 해서 그냥 반복문으로 품,,
r, c, k 입력에서 r, c 값이 3보다 큰 값이 들어올 수도 있다는 것을 생각 못해서 런타임에러 났었음,,
\n","frontmatter":{"date":"January 08, 2022","title":"[BOJ] 17140번: 이차원 배열과 연산 (Python)","categories":"Algorithm","author":"JFe","emoji":"💻"},"fields":{"slug":"/boj-17140/"}},"prev":{"id":"d8a9e6b6-ae92-54eb-acff-605211e941e4","html":"https://www.acmicpc.net/problem/19237
\n청소년 상어는 더욱 자라 어른 상어가 되었다. 상어가 사는 공간에 더 이상 물고기는 오지 않고 다른 상어들만이 남아있다. 상어에는 1 이상 M 이하의 자연수 번호가 붙어 있고, 모든 번호는 서로 다르다. 상어들은 영역을 사수하기 위해 다른 상어들을 쫓아내려고 하는데, 1의 번호를 가진 어른 상어는 가장 강력해서 나머지 모두를 쫓아낼 수 있다.
\nN×N 크기의 격자 중 M개의 칸에 상어가 한 마리씩 들어 있다. 맨 처음에는 모든 상어가 자신의 위치에 자신의 냄새를 뿌린다. 그 후 1초마다 모든 상어가 동시에 상하좌우로 인접한 칸 중 하나로 이동하고, 자신의 냄새를 그 칸에 뿌린다. 냄새는 상어가 k번 이동하고 나면 사라진다.
\n각 상어가 이동 방향을 결정할 때는, 먼저 인접한 칸 중 아무 냄새가 없는 칸의 방향으로 잡는다. 그런 칸이 없으면 자신의 냄새가 있는 칸의 방향으로 잡는다. 이때 가능한 칸이 여러 개일 수 있는데, 그 경우에는 특정한 우선순위를 따른다. 우선순위는 상어마다 다를 수 있고, 같은 상어라도 현재 상어가 보고 있는 방향에 따라 또 다를 수 있다. 상어가 맨 처음에 보고 있는 방향은 입력으로 주어지고, 그 후에는 방금 이동한 방향이 보고 있는 방향이 된다.
\n모든 상어가 이동한 후 한 칸에 여러 마리의 상어가 남아 있으면, 가장 작은 번호를 가진 상어를 제외하고 모두 격자 밖으로 쫓겨난다.
\n<그림 1>은 맨 처음에 모든 상어가 자신의 냄새를 뿌린 상태를 나타내며, <표 1>에는 각 상어 및 현재 방향에 따른 우선순위가 표시되어 있다. 이 예제에서는 k = 4이다. 왼쪽 하단에 적힌 정수는 냄새를 의미하고, 그 값은 사라지기까지 남은 시간이다. 좌측 상단에 적힌 정수는 상어의 번호 또는 냄새를 뿌린 상어의 번호를 의미한다.
\n
\n<그림 4>은 격자에 남아있는 모든 상어가 한 칸 이동하고 자신의 냄새를 뿌린 상태, <그림 5>는 <그림 4>에서 한 칸 더 이동한 상태를 나타낸다. 상어 2는 인접한 칸 중에 아무 냄새도 없는 칸이 없으므로 자신의 냄새가 들어있는 (2, 4)으로 이동했다. 상어가 이동한 후에, 맨 처음에 각 상어가 뿌린 냄새는 사라졌다.
이 과정을 반복할 때, 1번 상어만 격자에 남게 되기까지 몇 초가 걸리는지를 구하는 프로그램을 작성하시오.
\n첫 줄에는 N, M, k가 주어진다. (2 ≤ N ≤ 20, 2 ≤ M ≤ N2, 1 ≤ k ≤ 1,000)
\n그 다음 줄부터 N개의 줄에 걸쳐 격자의 모습이 주어진다. 0은 빈칸이고, 0이 아닌 수 x는 x번 상어가 들어있는 칸을 의미한다.
\n그 다음 줄에는 각 상어의 방향이 차례대로 주어진다. 1, 2, 3, 4는 각각 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽을 의미한다.
\n그 다음 줄부터 각 상어의 방향 우선순위가 상어 당 4줄씩 차례대로 주어진다. 각 줄은 4개의 수로 이루어져 있다. 하나의 상어를 나타내는 네 줄 중 첫 번째 줄은 해당 상어가 위를 향할 때의 방향 우선순위, 두 번째 줄은 아래를 향할 때의 우선순위, 세 번째 줄은 왼쪽을 향할 때의 우선순위, 네 번째 줄은 오른쪽을 향할 때의 우선순위이다. 각 우선순위에는 1부터 4까지의 자연수가 한 번씩 나타난다. 가장 먼저 나오는 방향이 최우선이다. 예를 들어, 우선순위가 1 3 2 4라면, 방향의 순서는 위, 왼쪽, 아래, 오른쪽이다.
\n맨 처음에는 각 상어마다 인접한 빈 칸이 존재한다. 따라서 처음부터 이동을 못 하는 경우는 없다.
\n1번 상어만 격자에 남게 되기까지 걸리는 시간을 출력한다. 단, 1,000초가 넘어도 다른 상어가 격자에 남아 있으면 -1을 출력한다.
\n시뮬레이션
\ndef update_grid():\n for i in range(N):\n for j in range(N):\n if grid[i][j] != 0:\n # 시간 -1\n grid[i][j][1] -= 1\n # 시간이 0이면 해당 좌표 0으로 초기화\n if grid[i][j][1] == 0:\n grid[i][j] = 0def move_shark(copy_grid, n, x, y):\n check = False\n p = priority[n][cur_dir[n]-1]\n # 우선순위에 맞게 다음 위치 계산\n for p in priority[n][cur_dir[n]-1]:\n next_x = x + dx[p-1]\n next_y = y + dy[p-1]\n # 다음 위치가 boundary 안이고 0인지 확인\n if 0 <= next_x < N and 0 <= next_y < N:\n if copy_grid[next_y][next_x] == 0:\n # 실제 grid가 0일 때만 진행\n if grid[next_y][next_x] == 0:\n grid[next_y][next_x] = [n+1, k+1]\n shark[n] = (next_x, next_y)\n cur_dir[n] = p\n check = True\n break\n # 주변에 0인 칸이 없는 경우\n if not check:\n for p in priority[n][cur_dir[n]-1]:\n next_x = x + dx[p-1]\n next_y = y + dy[p-1]\n if 0 <= next_x < N and 0 <= next_y < N:\n # 자기 냄새가 있는 곳으로 돌아감\n if copy_grid[next_y][next_x][0] == n+1:\n if grid[next_y][next_x][0] == n+1:\n grid[next_y][next_x] = [n+1, k+1]\n shark[n] = (next_x, next_y)\n cur_dir[n] = p\n breakgrid가 0일 때만 grid에 [n+1, k+1] 값 넣고, 현재 상어 위치, 방향 다시 설정grid가 n+1인 경우, grid에 [n+1, k+1] 값 넣고, 현재 상어 위치, 방향 다시 설정def check_collision():\n global num\n for i in range(M):\n if shark[i] == -1:\n continue\n for j in range(i+1, M):\n # 중복되는 위치에 있으면, 숫자가 큰 상어의 위치를 -1로 초기화하고 num -1\n if shark[i] == shark[j]:\n shark[j] = -1\n num -= 1num -1while(num > 1):\n if(count >= 1000 and num > 1):\n count = -1\n break\n count += 1\n copy_grid = copy.deepcopy(grid)\n for i in range(M):\n if shark[i] != -1:\n move_shark(copy_grid, i, shark[i][0], shark[i][1])\n update_grid()\n check_collision()\nprint(count)count가 1000 이상이면서 num이 1보다 크면 count -1로 설정하고 출력grid deepcopymove_shark 함수 실행하고update_grid , check_collision 함수 실행num이 1 이하면 count 출력import sys, copy\n\nN, M, k = map(int, sys.stdin.readline().split())\ngrid = [[int(x) for x in sys.stdin.readline().split()] for _ in range(N)]\ncur_dir = [int(x) for x in sys.stdin.readline().split()]\npriority = [[[int(x) for x in sys.stdin.readline().split()] for _ in range(4)] for _ in range(M)]\nshark = [0 for _ in range(M)]\nnum = M\ncount = 0\ndx = [0, 0, -1, 1]\ndy = [-1, 1, 0, 0]\n\ndef update_grid():\n for i in range(N):\n for j in range(N):\n if grid[i][j] != 0:\n # 시간 -1\n grid[i][j][1] -= 1\n # 시간이 0이면 해당 좌표 0으로 초기화\n if grid[i][j][1] == 0:\n grid[i][j] = 0\n\ndef move_shark(copy_grid, n, x, y):\n check = False\n p = priority[n][cur_dir[n]-1]\n # 우선순위에 맞게 다음 위치 계산\n for p in priority[n][cur_dir[n]-1]:\n next_x = x + dx[p-1]\n next_y = y + dy[p-1]\n # 다음 위치가 boundary 안이고 0인지 확인\n if 0 <= next_x < N and 0 <= next_y < N:\n if copy_grid[next_y][next_x] == 0:\n # 실제 grid가 0일 때만 진행\n if grid[next_y][next_x] == 0:\n grid[next_y][next_x] = [n+1, k+1]\n shark[n] = (next_x, next_y)\n cur_dir[n] = p\n check = True\n break\n # 주변에 0인 칸이 없는 경우\n if not check:\n for p in priority[n][cur_dir[n]-1]:\n next_x = x + dx[p-1]\n next_y = y + dy[p-1]\n if 0 <= next_x < N and 0 <= next_y < N:\n # 자기 냄새가 있는 곳으로 돌아감\n if copy_grid[next_y][next_x][0] == n+1:\n if grid[next_y][next_x][0] == n+1:\n grid[next_y][next_x] = [n+1, k+1]\n shark[n] = (next_x, next_y)\n cur_dir[n] = p\n break\n\ndef check_collision():\n global num\n for i in range(M):\n if shark[i] == -1:\n continue\n for j in range(i+1, M):\n # 중복되는 위치에 있으면, 숫자가 큰 상어의 위치를 -1로 초기화하고 num -1\n if shark[i] == shark[j]:\n shark[j] = -1\n num -= 1\n\nfor i in range(N):\n for j in range(N):\n if grid[i][j] != 0:\n grid[i][j] = [grid[i][j], k]\n shark[grid[i][j][0]-1] = (j, i)\n\nwhile(num > 1):\n if(count >= 1000 and num > 1):\n count = -1\n break\n count += 1\n copy_grid = copy.deepcopy(grid)\n for i in range(M):\n if shark[i] != -1:\n move_shark(copy_grid, i, shark[i][0], shark[i][1])\n update_grid()\n check_collision()\nprint(count)문제에서 주어진대로만 구현하면 돼서 구현에 크게 문제는 없었지만 시간이 조오금 걸렸다
\n시간을 어떻게 줄이면서 풀지는 차근차근 문제 많이 풀어보면서 생각해봐야지,,