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1. 이차원 배열로 그래프 구현
import java.util.*;
import java.io.*;
class Solution {
static boolean[][] graph;
static int n;
static Queue<Integer> queue;
static boolean[] visited;
public int solution(int n, int[][] edge) {
int answer = 0;
graph = new boolean[n+1][n+1];
for(int i=0;i<edge.length;i++){
int x = edge[i][0];
int y = edge[i][1];
graph[x][y] = true;
graph[y][x] = true;
}
queue = new LinkedList<>();
visited = new boolean[n+1];
queue.add(1);
visited[1] = true;
while(!queue.isEmpty()){
int size = queue.size();
for(int i=0;i<size;i++){
int tmp = queue.poll();
for(int j=1;j<=n;j++){
if(graph[tmp][j] && !visited[j]){
queue.add(j);
visited[j] = true;
}
}
}
answer= size;
}
return answer;
}
}
2. 연결리스트로 그래프 구현
import java.util.*;
import java.io.*;
class Solution {
static int n;
static Queue<Integer> queue;
static boolean[] visited;
public int solution(int n, int[][] edge) {
int answer = 0;
//그래프 구현
ArrayList<ArrayList<Integer>> list=new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
for(int i=0;i<edge.length;i++){
list.add(new ArrayList<Integer>());
}
//노드 연결
int a, b;
for(int[] node:edge){
a=node[0];
b=node[1];
list.get(a).add(b);
list.get(b).add(a);
}
queue = new LinkedList<>();
visited = new boolean[n+1];
queue.add(1);
visited[1] = true;
while(!queue.isEmpty()){
int size = queue.size();
for(int i=0;i<size;i++){
int tmp = queue.poll();
for(int v:list.get(tmp)){
if(!visited[v]){
visited[v]=true;
queue.add(v);
}
}
}
answer = size;
}
return answer;
}
}
노드 간 최단 거리를 구할 수 있는 bfs를 활용한다.
가장 멀리 떨어져있는 노드의 개수는 가장 마지막 큐 사이즈이다.
그래프를 이차원 배열로 구현하느냐 연결리스트로 구현하느냐에서 속도 차이가 많이 나는 것을 알 수 있다. 웬만하면 연결리스트로 하는게 좋을 것 같다.
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