1992. 쿼드트리

업데이트 시간 : 2023-02-08 01:16:30 +0000

[Silver I] 쿼드트리 - 1992

성능 요약

메모리: 31256 KB, 시간: 52 ms

분류

분할 정복(divide_and_conquer), 재귀(recursion)

문제 설명

흑백 영상을 압축하여 표현하는 데이터 구조로 쿼드 트리(Quad Tree)라는 방법이 있다. 흰 점을 나타내는 0과 검은 점을 나타내는 1로만 이루어진 영상(2차원 배열)에서 같은 숫자의 점들이 한 곳에 많이 몰려있으면, 쿼드 트리에서는 이를 압축하여 간단히 표현할 수 있다.

주어진 영상이 모두 0으로만 되어 있으면 압축 결과는 "0"이 되고, 모두 1로만 되어 있으면 압축 결과는 "1"이 된다. 만약 0과 1이 섞여 있으면 전체를 한 번에 나타내지를 못하고, 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래, 이렇게 4개의 영상으로 나누어 압축하게 되며, 이 4개의 영역을 압축한 결과를 차례대로 괄호 안에 묶어서 표현한다

위 그림에서 왼쪽의 영상은 오른쪽의 배열과 같이 숫자로 주어지며, 이 영상을 쿼드 트리 구조를 이용하여 압축하면 "(0(0011)(0(0111)01)1)"로 표현된다. N ×N 크기의 영상이 주어질 때, 이 영상을 압축한 결과를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에는 영상의 크기를 나타내는 숫자 N 이 주어진다. N 은 언제나 2의 제곱수로 주어지며, 1 ≤ N ≤ 64의 범위를 가진다. 두 번째 줄부터는 길이 N의 문자열이 N개 들어온다. 각 문자열은 0 또는 1의 숫자로 이루어져 있으며, 영상의 각 점들을 나타낸다.

출력

영상을 압축한 결과를 출력한다.

💡 Solutions

📄 쿼드트리.py

T = int(input())

matrix = []

for _ in range(T):
  row = list(map(int,list(input().strip())))
  matrix.append(row)

def is_full(mat: list, n):
  target = mat[0][0] 
  for i in range(n):
    for j in range(n):
      if mat[i][j] != target: return (False, -1)
  return (True, target)

def slc(mat, row:tuple, col:tuple):
  node = []
  for i in range(row[0],row[1]):
    node.append(mat[i][col[0]:col[1]])
  return node

def quad_tree(mat, N):
  check = is_full(mat,N)
  if check[0]:
    print(check[1],end="")
    return check[1]
  
  
  root = mat
  n = N//2
  V = (slc(root,(0,n),(0,n)), slc(root,(0,n),(n,N)), slc(root,(n,N),(0,n)), slc(root,(n,N),(n,N)))
  # node1 = root[:n][:n]
  # node3 = root[:n][n:]
  # node2 = root[n:][:n]
  # node4 = root[n:][n:]
  print("(",end="")
  for node in V:
    quad_tree(node,n)
  print(")",end="")


quad_tree(matrix,T)