[백준] 11724번 연결 요소의 개수

문제

방향 없는 그래프가 주어졌을 때, 연결 요소 (Connected Component)의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 정점의 개수 N과 간선의 개수 M이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000, 0 ≤ M ≤ N×(N-1)/2) 둘째 줄부터 M개의 줄에 간선의 양 끝점 u와 v가 주어진다. (1 ≤ u, v ≤ N, u ≠ v) 같은 간선은 한 번만 주어진다.

출력

첫째 줄에 연결 요소의 개수를 출력한다.

예제 입력 1

6 5
1 2
2 5
5 1
3 4
4 6

예제 출력 1

2

예제 입력 2

6 8
1 2
2 5
5 1
3 4
4 6
5 4
2 4
2 3

예제 출력 2

1

내 코드

from collections import deque

def bfs(graph, visited, start_n):
    q = deque([start_n])

    while q:
        n = q.popleft()
        if not visited[n]:
            visited[n] = True
            q.extend(graph[n])

N, M = map(int, input().split())

graph = [[] for _ in range(N + 1)]
visited = [True] * (N + 1)
connected_components = 0

# 간선 입력
for _ in range(M):
    u, v = map(int, input().split())
    visited[u], visited[v] = False, False
    graph[u].append(v)
    graph[v].append(u)

# 연결 요소 개수 찾기
for i in range(1, N + 1):
    if not visited[i]:
        bfs(graph, visited, i)
        connected_components += 1

print(connected_components)

chatGPT

현재 코드의 기본적인 로직은 맞지만, 몇 가지 개선할 수 있는 부분이 있습니다.

개선 사항

1. 방문 여부 초기화 변경: 현재 visited 리스트를 모두 True로 초기화하고, 연결된 정점들을 방문할 때만 False로 바꾸는 방식은 조금 혼란스러울 수 있습니다. 일반적으로는 방문하지 않은 노드를 False로 초기화하고 방문했을 때 True로 설정하는 것이 가독성과 유지보수에 더 좋습니다.
2. BFS 함수 내 방문 체크 최적화: 현재 코드에서는 q.popleft()로 꺼낸 후 다시 방문 여부를 체크하고 있습니다. 대신, 큐에 넣기 전에 방문 여부를 확인하면 중복된 방문 체크를 피할 수 있습니다.
3. DFS로 변경 가능: 연결 요소를 찾는 문제에서는 DFS와 BFS 모두 사용할 수 있으며, 재귀가 깊지 않은 경우 DFS가 더 직관적일 수 있습니다.

개선된 코드

import sys
from collections import deque

input = sys.stdin.readline

def bfs(graph, visited, start):
    queue = deque([start])
    visited[start] = True  # 시작 노드 방문 처리

    while queue:
        node = queue.popleft()
        for neighbor in graph[node]:
            if not visited[neighbor]:
                visited[neighbor] = True
                queue.append(neighbor)

N, M = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(N + 1)]
visited = [False] * (N + 1)
connected_components = 0

# 간선 입력
for _ in range(M):
    u, v = map(int, input().split())
    graph[u].append(v)
    graph[v].append(u)

# 연결 요소 개수 찾기
for i in range(1, N + 1):
    if not visited[i]:
        bfs(graph, visited, i)
        connected_components += 1

print(connected_components)

코드 설명

1. 방문 리스트 초기화: visited = [False] * (N + 1)로 초기화하여 가독성을 높였습니다.
2. BFS의 방문 체크 개선: bfs 함수 내에서 큐에 넣기 전에 방문 여부를 확인하도록 변경했습니다.
3. 큐에 중복 체크 방지: 방문 체크를 큐에 넣기 전에 하므로, 중복된 방문 체크를 최소화하여 코드 효율성을 높였습니다.

이렇게 개선하면 가독성이 좋아지고 불필요한 방문 체크를 줄여 코드가 조금 더 효율적으로 작동하게 됩니다.

내 생각

1. BFS에 집어넣은 초기 값은 바로 방문체크 해야한다.
2. BFS에서 큐에 넣기 전에 방문체크 해야한다.
3. BFS에서 queue.popleft() 해서 꺼낸 것을 방문체크 하지 말고, 그 이웃을 방문체크 해야한다.
4. input() 이 느려서 시간초과 될 때, input = sys.stdin.readline 을 사용하면 통과될 수도 있다.