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Author: ndb796

19/1.py

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+from collections import deque
+INF = 1e9 # 무한 상수
+
+# 맵의 크기 N 입력
+n = int(input())
+
+# 전체 모든 칸에 대한 정보 입력
+array = []
+for i in range(n):
+    array.append(list(map(int, input().split())))
+
+# 아기 상어의 현재 크기와 현재 위치를 나타내는 변수
+now_size = 2
+now_x, now_y = 0, 0
+
+# 아기 상어의 시작 위치를 찾은 뒤에 그 위치엔 아무것도 없다고 처리
+for i in range(n):
+    for j in range(n):
+        if array[i][j] == 9:
+            now_x, now_y = i, j
+            array[now_x][now_y] = 0
+
+dx = [-1, 0, 1, 0]
+dy = [0, 1, 0, -1]
+
+# 모든 위치까지의 '최단 거리만' 계산하는 BFS 함수
+def bfs():
+    # 값이 -1이라면 도달할 수 없다는 의미 (초기화)
+    dist = [[-1] * n for _ in range(n)]
+    # 시작 위치는 도달이 가능하며 거리는 0
+    q = deque([(now_x, now_y)])
+    dist[now_x][now_y] = 0
+    while q:
+        x, y = q.popleft()
+        for i in range(4):
+            nx = x + dx[i]
+            ny = y + dy[i]
+            if 0 <= nx and nx < n and 0 <= ny and ny < n:
+                # 자신의 크기보다 작거나 같은 경우에 지나갈 수 있음
+                if dist[nx][ny] == -1 and array[nx][ny] <= now_size:
+                    dist[nx][ny] = dist[x][y] + 1
+                    q.append((nx, ny))
+    # 모든 위치까지의 최단 거리 테이블 반환
+    return dist
+
+# 최단 거리 테이블이 주어졌을 때, 먹을 상어를 찾는 함수
+def find(dist):
+    x, y = 0, 0
+    min_dist = INF
+    for i in range(n):
+        for j in range(n):
+            # 도달이 가능하면서 먹을 수 있는 물고기일 때
+            if dist[i][j] != -1 and 1 <= array[i][j] and array[i][j] < now_size:
+                # 가장 가까운 물고기 한 마리만 선택
+                if dist[i][j] < min_dist:
+                    x, y = i, j
+                    min_dist = dist[i][j]
+    if min_dist == INF: # 먹을 수 있는 상어가 없는 경우
+        return None
+    else:
+        return x, y, min_dist # 먹을 상어의 위치와 최단 거리
+
+result = 0 # 최종 답안
+ate = 0 # 현재 크기에서 먹은 양
+
+while True:
+    # 먹을 수 있는 상어의 위치 찾기
+    value = find(bfs())
+    # 먹을 수 있는 상어가 없는 경우, 현재까지 움직인 거리 출력
+    if value == None:
+        print(result)
+        break
+    else:
+        # 현재 위치 갱신 및 이동 거리 변경
+        now_x, now_y = value[0], value[1]
+        result += value[2]
+        # 먹은 위치에는 이제 아무것도 없도록 처리
+        array[now_x][now_y] = 0
+        ate += 1
+        # 자신의 현재 크기 이상으로 먹은 경우, 크기 증가
+        if ate >= now_size:
+            now_size += 1
+            ate = 0