시뮬레이션과 완전탐색 개념
시뮬레이션과 완전탐색은 CS에서 중요한 개념으로, 다양한 문제를 해결하기 위해 사용된다. 시뮬레이션과 완전탐색에 대해 알아보고, 각각의 개념을 어떻게 활용하는지 알아보자.
1. 시뮬레이션(Simulation)
머릿 속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정이다. 알고리즘을 잘 세우더라도 알고리즘이 실제로 동작하지 않기 때문에 이러한 구현은 반드시 필요한 과정어떠한 알고리즘의 문제를 풀더라도 소스코드로 구현해야 하기 때문에 구현을 구분하지는 않지만, 알고리즘 과정에서 구현이 필요한 문제는 대체적으로 구현에 초점을 둔 어려운 문제가 많이 존재한다.
2. 완전탐색(Exhaustive Search)
완전탐색은 가능한 모든 경우의 수를 나열하고, 그 중에서 문제의 조건을 만족하는 해결책을 찾는 방법이다. 모든 가능한 경우를 일일이 탐색하기 때문에 정확한 해결책을 찾을 수 있지만, 경우의 수가 많을 경우에는 시간과 리소스가 많이 소요될 수 있다. 따라서 완전탐색은 경우의 수가 비교적 작을 때에 유용하게 활용된다.
문제 - 상하좌우
여행가 A는 NxN 크기의 정사각형 공간에 서 있고, 이 공간은 1 x 1 크기의 정사각형으로 나누어져 있다.가장 왼쪽 위 좌표는 (1, 1)이고 가장 오른쪽 아래 좌표는 (N, N)이다.상하좌우로 이동할 수 있으며, 시작 좌표는 (1,1)이다.
계획서대로 이동하면 되는데 L, R, U, D는 각각 왼쪽, 오른쪽, 위, 아래로 한칸씩 이동하라는 뜻이다.
만약 공간을 벗어나는 움직임이 있다면 그 움직임은 무시하고 다음으로 넘어간다.
계획서에는 하나의 줄에 띄어쓰기를 기준으로 L, R, U, D 중 하나의 문자가 반복적으로 적혀있다. 각 문자의 의미는 다음과 같다
- L: 왼쪽으로 한 칸 이동
- R: 오른쪽으로 한 칸 이동
- U: 위로 한 칸 이동
- D: 아래로 한 칸 이동
이때 여행가 A가 N × N 크기의 정사각형 공간을 벗어나는 움직임은 무시된다예를 들어 (1, 1)의 위치에서 L 혹은 U를 만나면 무시된다다음은 N = 5인 지도와 계획이다.
코드
n = int(input()) # 정사각형 공간을 입력받는다.
x, y = 1, 1 # 시작 좌표는 항상 (1, 1)이므로 1, 1로 x, y 초기화
plans = input().split() # 이동 계획을 입력받는다.
# 상하좌우(L, R, U, D)에 따른 이동 방향
dx = [0, 0, -1, 1]
dy = [-1, 1, 0, 0]
move_types = ['L', 'R', 'U', 'D']
# 입력받은 이동 계획을 하나씩 조회
for plan in plans:
for i in range(len(move_types)):
# move_types와 일치하는 plan이 있다면
if plan == move_types[i]:
# 이동한 A의 좌표 nx, ny
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
# N x N 크기의 정사각형을 벗어나면 움직임은 무시되므로
if nx < 1 or ny < 1 or nx > n or ny > n:
continue
# 공간안에 있다면 A의 좌표 이동
x, y = nx, ny
print(x, y)- 입력으로 정사각형 공간의 크기 N을 받습니다.
- A의 초기 위치를 (1, 1)로 설정합니다.
- 이동 계획을 입력받습니다.
- 상하좌우 이동에 따른 x, y의 변화량을 설정합니다.
- 이동 계획을 하나씩 조회하며, 이동 계획과 move_types를 비교하여 일치하는 이동 방향을 찾습니다.
- 해당 이동 방향에 따라 A의 좌표를 이동합니다.
- 이동한 좌표가 정사각형 공간을 벗어나지 않는지 체크하고, 벗어나면 움직임을 무시합니다.
- 모든 이동 계획을 처리한 후 A의 최종 위치를 출력합니다.
3. 시뮬레이션과 완전탐색의 활용 예시
시뮬레이션과 완전탐색은 다양한 문제 해결에 활용될 수 있다.
- 게임 개발: 게임에서 특정 상황의 결과를 예측하고 시뮬레이션하여 게임의 균형을 조절하거나 최적화할 수 있다. 완전탐색을 사용하여 게임의 모든 가능한 상태를 탐색하여 최적 전략을 찾을 수도 있다.
- 경제 모델링: 경제학자들은 경제 시스템을 모델링하여 다양한 정책 결정에 대한 결과를 예측하고 분석한다. 시뮬레이션을 통해 경제 시스템의 동작을 모방하고, 완전탐색을 통해 최적의 정책을 찾을 수 있다.
- 여행 경로 최적화: 여행 경로 최적화 문제는 주어진 도시들을 방문하는 가장 짧은 경로를 찾는 문제이다. 가능한 모든 경로를 탐색하여 최단 경로를 찾을 수 있다.