1. 문제 19542번: 전단지 돌리기 (acmicpc.net) 19542번: 전단지 돌리기 현민이는 트리 모양의 길 위에서 오토바이를 타고 전단지를 돌리려고 한다. 현민이의 목표는 케니소프트에서 출발하여 모든 노드에 전단지를 돌리고, 다시 케니소프트로 돌아오는 것이다. 현민 www.acmicpc.net 2. 풀이 트리로 구성된 그래프에서 모든 노드에 전단지를 돌려야하는데, 현재 노드에서 거리가 D이하인 모든 노드에 전단지를 한번에 돌릴 수 있다고 한다 트리 구조이기 때문에 부모 > 자식으로 내려가면서 각 노드마다 가장 먼 자식 노드까지의 거리를 안다면, 어디 노드까지만 방문해도 되는지를 파악할 수 있을 것이다. 10만개의 노드가 있어서 한번의 DFS로 각 노드마다 가장 먼 자식 노드까지의 거리를 구해야..
1. 그래프와 트리 그래프(graph)란 정점들과 정점 둘을 잇는 간선들로 이루어진 집합 위는 9개의 정점(원)과 10개의 간선(실선)들로 이루어진 그래프이다. 각 원의 내부에 쓰여 있는 숫자는 편의상 정점에 매긴 번호를 의미한다. 간선(edge)은 항상 두 정점을 잇게 된다. 그래프의 간선에는 가중치가 있을 수 있다. 특별한 언급이 없다면 간선의 가중치는 1로 간주할 수 있다. 가중치가 존재한다면, 예를 들어 1-3 간선의 가중치가 3이라면 1번 정점에서 3번 정점으로 가기 위해선 길이 3인 간선을 지나야한다고 표현한다. 그래프의 간선에는 방향성이 있을 수 있다. 예를 들어 1번 정점과 3번 정점사이 놓인 1-3 간선의 경우 1 > 3 또는 3 > 1 방향성을 가지는 것이 가능하다. 방향성 간선을 갖고..
1. 문제 E - Modulo MST (atcoder.jp) E - Modulo MST AtCoder is a programming contest site for anyone from beginners to experts. We hold weekly programming contests online. atcoder.jp 2. 풀이 단순하게 최소 스패닝 트리를 바로 찾으면, cost 자체는 최소일지 몰라도 그것을 modulo로 나눈 값이 최소라는 보장은 없다 다행히 정점 N
1. 문제 10159번: 저울 (acmicpc.net) 10159번: 저울 첫 줄에는 물건의 개수 N 이 주어지고, 둘째 줄에는 미리 측정된 물건 쌍의 개수 M이 주어진다. 단, 5 ≤ N ≤ 100 이고, 0 ≤ M ≤ 2,000이다. 다음 M개의 줄에 미리 측정된 비교 결과가 한 줄에 하나씩 www.acmicpc.net 2. 풀이 그냥 보면 어떻게 해야할지 감 잡기가 쉽지 않다.. 하지만 "2 > 3, 3 > 4로부터 2 > 4라는 것을 알 수 있다"를 봤을때, 1 > 2, 2 > 3, 3 > 4, 5 > 4, 6 > 5를 마치 방향 그래프에서 간선으로 보면 2에서 4로 도달할 수 있는가? 아닌가를 체크하면 되는 문제이다. 사실 뭐 최단 거리를 묻는 것은 아니므로 BFS나 DFS로 탐색하면 해결할 수..
1. 강한 연결 요소(strongly connected component) 방향그래프에서 임의의 정점 v1,v2를 골랐을때, 항상 v1과 v2를 서로 오갈 수 있는 경로가 존재한다면, 그러한 방향 그래프를 강한 연결 요소(SCC)라고 부른다. 이 정의에 의하면 무방향 그래프에서는 전체 그래프가 반드시 강한 연결 요소가 되므로 의미가 없다. 즉, 방향 그래프에서만 의미있는 정의가 된다. 아무튼 예를 들어 다음 그래프는 모든 정점 쌍 (v1,v2)에 대하여 서로 오가는 경로가 존재하는 강한 연결 요소이다. 하지만 다음 그래프는.. 2번에서 5번으로는 갈 수 있어도 5번에서 2번으로 올 수는 없다. 그러므로 강한 연결 요소가 아니다. 하지만 그래프를 다음과 같이 적당히 분할하면, 분할된 그룹들 [1,2,3,4..
https://justicehui.github.io/hard-algorithm/2018/12/21/BipartiteMatch/ [그래프] Bipartite Matching 이분 매칭이란? 이전 글에서 Max-Flow를 구하는 방법에 대해 알아보았고, 마지막 부분에서는 문제 하나를 풀어보았습니다. icpc.me/11375 문제를 풀어보았고, 문제를 그래프로 모델링하면 아래 사진처 justicehui.github.io 29. 이분 매칭(Bipartite Match.. : 네이버블로그 (naver.com) 29. 이분 매칭(Bipartite Matching) 지난 번에 네트워크 플로우(Network Flow) 알고리즘에 대해 공부하는 시간을 가졌습니다. 이... blog.naver.com Kuhn's Algo..
딥러닝/머신러닝, 통계학, IT프로그래밍, 알고리즘을 좋아하는 사람 https://github.com/yundaehyuck
