[프로그래머스] DFS/BFS > 게임 맵 최단거리 /JS / 접근법, 문제풀이

문제

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1844?language=javascript

프로그래머스

 

ROR 게임은 두 팀으로 나누어서 진행하며, 상대 팀 진영을 먼저 파괴하면 이기는 게임입니다. 따라서, 각 팀은 상대 팀 진영에 최대한 빨리 도착하는 것이 유리합니다.

지금부터 당신은 한 팀의 팀원이 되어 게임을 진행하려고 합니다. 다음은 5 x 5 크기의 맵에, 당신의 캐릭터가 (행: 1, 열: 1) 위치에 있고, 상대 팀 진영은 (행: 5, 열: 5) 위치에 있는 경우의 예시입니다.

위 그림에서 검은색 부분은 벽으로 막혀있어 갈 수 없는 길이며, 흰색 부분은 갈 수 있는 길입니다. 캐릭터가 움직일 때는 동, 서, 남, 북 방향으로 한 칸씩 이동하며, 게임 맵을 벗어난 길은 갈 수 없습니다.
아래 예시는 캐릭터가 상대 팀 진영으로 가는 두 가지 방법을 나타내고 있습니다.

• 첫 번째 방법은 11개의 칸을 지나서 상대 팀 진영에 도착했습니다.

• 두 번째 방법은 15개의 칸을 지나서 상대팀 진영에 도착했습니다.

위 예시에서는 첫 번째 방법보다 더 빠르게 상대팀 진영에 도착하는 방법은 없으므로, 이 방법이 상대 팀 진영으로 가는 가장 빠른 방법입니다.

만약, 상대 팀이 자신의 팀 진영 주위에 벽을 세워두었다면 상대 팀 진영에 도착하지 못할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 경우에 당신의 캐릭터는 상대 팀 진영에 도착할 수 없습니다.

게임 맵의 상태 maps가 매개변수로 주어질 때, 캐릭터가 상대 팀 진영에 도착하기 위해서 지나가야 하는 칸의 개수의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 단, 상대 팀 진영에 도착할 수 없을 때는 -1을 return 해주세요.

제한사항

maps는 n x m 크기의 게임 맵의 상태가 들어있는 2차원 배열로, n과 m은 각각 1 이상 100 이하의 자연수입니다.
n과 m은 서로 같을 수도, 다를 수도 있지만, n과 m이 모두 1인 경우는 입력으로 주어지지 않습니다.
maps는 0과 1로만 이루어져 있으며, 0은 벽이 있는 자리, 1은 벽이 없는 자리를 나타냅니다.
처음에 캐릭터는 게임 맵의 좌측 상단인 (1, 1) 위치에 있으며, 상대방 진영은 게임 맵의 우측 하단인 (n, m) 위치에 있습니다.

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🔹 코드

function solution(maps) {
    let n = maps.length;
    let m = maps[0].length;
    
    // 이동 방향 (우, 하, 좌, 상)
    const dx = [1, 0, -1, 0];
    const dy = [0, 1, 0, -1];
    
    let queue = [[0, 0, 1]]; // 시작 위치와 이동 횟수 (x, y, count)
    
    while (queue.length) {
        let [x, y, count] = queue.shift();
        
        // 목적지 도달 시 최단 거리 반환
        if (x === m - 1 && y === n - 1) {
            return count;
        }
        
        for (let i = 0; i < 4; i++) {
            let nx = x + dx[i];
            let ny = y + dy[i];
            
            // 맵 범위 내에서 이동 가능하고, 방문하지 않은 곳이면 이동
            if (nx >= 0 && nx < m && ny >= 0 && ny < n && maps[ny][nx] === 1) {
                maps[ny][nx] = 0; // 방문 표시 (재방문 방지)
                queue.push([nx, ny, count + 1]); // 다음 이동
            }
        }
    }
    
    return -1; // 목적지 도달 불가능
}

🔍 왜 BFS에서는 처음 도달한 순간이 최단 거리일까?

BFS는 큐(Queue) 를 사용하여 "한 단계씩 넓게 탐색" 하는 방식입니다.
즉, 먼저 방문한 위치의 경로가 무조건 짧은 경로 가 됩니다.

📌 BFS 탐색 과정

1. 시작점 (0,0)에서 탐색을 시작
2. queue.shift()를 통해 가장 먼저 도착한 위치를 먼저 탐색
3. 현재 위치에서 이동 가능한 모든 방향을 탐색 후 큐에 추가
4. 큐에서 가장 먼저 나온 좌표부터 탐색하므로, 가장 먼저 목적지에 도달한 경로가 최단 거리

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🚀 예제 시뮬레이션 (BFS 동작 방식 확인)

아래 5x5 크기의 지도에서 (0,0)에서 출발하여 (4,4)까지 이동하는 BFS의 동작을 살펴보겠습니다.

🏆 문제 예시

1  1  0  1  1
1  0  1  1  0
1  1  1  0  1
0  0  1  1  1
1  1  1  1  1

👉 1은 이동 가능, 0은 이동 불가

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📌 BFS 탐색 과정

1. 시작점 (0,0)에서 출발
   • queue = [(0,0,1)] (시작 위치, 이동 횟수)
2. 첫 번째 탐색 단계 (거리 1)
   • (0,0)에서 이동 가능한 위치를 탐색
   • (0,1), (1,0)이 이동 가능 → queue에 추가
   • queue = [(0,1,2), (1,0,2)]
3. 두 번째 탐색 단계 (거리 2)
   • (0,1)을 먼저 탐색 → 다음 가능한 위치 추가
   • (1,0)을 탐색 → 다음 가능한 위치 추가
   • queue = [(1,0,2), (2,0,3), (0,2,3)]
4. 세 번째 탐색 단계 (거리 3)
   • (2,0)을 탐색 → (2,1) 추가
   • (0,2)을 탐색 → (1,2) 추가
   • queue = [(0,2,3), (2,1,4), (1,2,4)]
5. ... (계속 진행)
6. 목적지 (4,4)에 도달한 순간이 최단 거리!
   • BFS는 한 단계씩 탐색하므로, 가장 먼저 도달한 경로가 가장 짧은 경로

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✅ 결론: BFS에서는 최단 경로가 자동으로 보장된다!

• BFS는 "한 단계씩 넓게 탐색" 하는 방식이라, 먼저 도착한 순간이 가장 짧은 경로가 된다.
• 큐(Queue)를 사용하기 때문에 "먼저 탐색된 위치"가 "더 짧은 거리"임이 보장된다.
• 목적지 (4,4)에 처음 도달한 순간이 최단 거리이므로, 바로 return count; 하면 된다.

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🎯 반대로 DFS(깊이 우선 탐색)라면?

DFS는 한 경로를 끝까지 탐색한 후 되돌아오기 때문에,
목적지에 도착했다고 해서 그게 최단 거리인지 알 수 없음! 🚨

• 모든 경로를 다 탐색해야 하기 때문에 비효율적
• 최단 거리를 찾으려면 모든 경우를 다 탐색한 후 최소값을 비교해야 함

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🚀 정리

 

알고리즘	탐색 방식	최단 경로 보장 여부	최적화 여부
DFS	깊이 우선 탐색	❌ (최단 경로인지 보장 X)	❌ (시간 복잡도 큼)
BFS	너비 우선 탐색	✅ (처음 도달한 순간이 최단 경로)	✅ (빠른 탐색 가능)

👉 "최단 거리 문제"는 항상 BFS를 사용하는 것이 더 효율적이다! 🚀

 

🎯 최종 결론

✅ DFS 대신 BFS를 사용하면 최단 경로를 더 효율적으로 탐색 가능
✅ maps[y][x] = 0; 방문 처리를 사용하여 별도의 visited 배열 없이 해결 가능
✅ 불필요한 탐색을 줄여 시간 복잡도를 최적화(O(N×M))
✅ 원본 maps가 변경되지만, 탐색이 끝나면 다시 사용할 필요가 없으므로 문제되지 않음

👉 DFS를 사용하면 시간 초과 가능성이 높음 → BFS로 최적화해야 한다! 🚀

BFS(너비 우선 탐색)를 사용하면 목적지에 처음 도달한 순간이 곧 최단 거리이기 때문입니다.