[프로그래머스][LV.3][Swift] 여행경로(DFS & BFS)

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43164

프로그래머스

여행경로 DFS

문제 설명

주어진 항공권을 모두 이용하여 여행경로를 짜려고 합니다. 항상 "ICN" 공항에서 출발합니다.

항공권 정보가 담긴 2차원 배열 tickets가 매개변수로 주어질 때, 방문하는 공항 경로를 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 작성해 주세요.

제한사항

• 모든 공항은 알파벳 대문자 3글자로 이루어집니다.
• 주어진 공항 수는 3개 이상 10,000개 이하입니다.
• tickets의 각 행 [a, b]는 a 공항에서 b 공항으로 가는 항공권이 있다는 의미입니다.
• 주어진 항공권은 모두 사용해야 합니다.
• 만일 가능한 경로가 2개 이상일 경우 알파벳 순서가 앞서는 경로를 return 합니다.
• 모든 도시를 방문할 수 없는 경우는 주어지지 않습니다.

입출력 예

tickets	return
[["ICN", "JFK"], ["HND", "IAD"], ["JFK", "HND"]]	["ICN", "JFK", "HND", "IAD"]
[["ICN", "SFO"], ["ICN", "ATL"], ["SFO", "ATL"], ["ATL", "ICN"], ["ATL","SFO"]]	["ICN", "ATL", "ICN", "SFO", "ATL", "SFO"]

입출력 예 설명

예제 #1

["ICN", "JFK", "HND", "IAD"] 순으로 방문할 수 있습니다.

예제 #2

["ICN", "SFO", "ATL", "ICN", "ATL", "SFO"] 순으로 방문할 수도 있지만 ["ICN", "ATL", "ICN", "SFO", "ATL", "SFO"]가 알파벳 순으로 앞섭니다.

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문제 해석

BFS & DFS

 

단서

(1) 주어진 항공권을 모두 사용하여 여행 경로를 만드는 문제를 해결

(2) 인자로 2차원 배열 tickets를 받고, 방문하는 모든 공항 경로를 배열에 담아 return

 

알고리즘

(1) 주어진 항공권에서 출발지를 key로, 도착지를 value로 가지는 딕셔너리 graph를 만듦

     만약 같은 출발지를 가진 항공권이 여러 개라면, 도착지를 오름차순으로 정렬하고 저장

(2) DFS 방식으로 경로를 탐색. 현재 위치한 공항의 출발지가 graph에 없거나,

     출발지가 있더라도 모든 항공권을 사용했다면, 경로에 해당 공항을 추가

(3) 경로를 뒤집어 알파벳 순으로 앞서는 경로를 반환

import Foundation

func solution(_ tickets:[[String]]) -> [String] {
    var graph = [String:[String]]()
    var path = [String]()

    for ticket in tickets {
        if graph[ticket[0]] == nil {
            graph[ticket[0]] = [ticket[1]]
        } else {
            graph[ticket[0]]?.append(ticket[1])
            graph[ticket[0]]?.sort()
        }
    }

    func dfs(_ airport: String) {
        while graph[airport] != nil && !graph[airport]!.isEmpty {
            dfs(graph[airport]!.removeFirst())
        }
        path.append(airport)
    }

    dfs("ICN")

    return path.reversed()
}

solution([["ICN", "JFK"], ["HND", "IAD"], ["JFK", "HND"]]) 
== ["ICN", "JFK", "HND", "IAD"]
solution([["ICN", "SFO"], ["ICN", "ATL"], ["SFO", "ATL"], ["ATL", "ICN"], ["ATL","SFO"]])
== ["ICN", "ATL", "ICN", "SFO", "ATL", "SFO"]

위 함수의 시간복잡도는 DFS의 시간복잡도인 O(V + E)입니다. 이때, V는 공항의 수이고, E는 항공권의 수입니다.

따라서, 입력으로 주어진 항공권의 수에 비례하는 시간이 걸립니다.

 

 

DFS를 사용하기 위해서는 티켓을 Graph로 변환해 주는 작업을 해야 합니다.

Graph는 Node를 사용해 Linked List를 구현하는 방법이 있지만 이번 문제에서는 Dictionary로 쉽게 구현이 가능합니다.

 

이 문제를 풀기 위해서는 DFS 혹은 BFS의 개념을 이해해야 합니다.

• 너비 우선 탐색 (BFS): 그래프에서 가까운 노드부터 순서대로 탐색하는 알고리즘입니다.
• 깊이 우선 탐색 (DFS): 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘입니다.

아래 영상은 우아한 테크코스의 크루들이 발표하는 10분 테크 토크 영상인데 정말 이해하기 쉽게 정리를 잘해주셨습니다. 

꼭 영상을 보시는 걸 추천드립니다.

https://www.youtube.com/watch?v=By77aC9Oe3Q