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최단 경로. [1753] [1. 문제 설명] 방향그래프에서 edge 의 weight 가 주어질 때 시작점에서 그래프 내 모든 정점에 최단 거리로 방문할 때, 모든 정점의 최단 거리 값을 출력한다. [2. 풀이 접근] 다익스트라는 우선순위 큐를 사용하여 구현 할 경우 그 시간 복잡도는 아래와 같다 O(V + ElogV) 이며, 여기서 E 는 Edge 의 개수, V 는 Vertex 개수 이다. heapify 에 대하여 처음 풀이에서 heapify 를 하여 우선순위를 재조정하는 코드가 있었다. => 힙에 이미 푸쉬되었지만, 다른 경로를 거쳐 오는 경우가 더 빠른 경우 가 발생할 수 있으므로 실행시간이 다소 늦음 => heap 에 푸쉬된 특정 정점을 찾기 위해 O(n) 에 시간이 걸리기 때문 => heap 은 오름/내림 차순 등으로 정..
이분 그래프 https://testkernelv2.tistory.com/338?category=536991
그래프와 순회. [1707] [1. 문제 설명] 주어진 그래프가 이분 그래프인지 아닌지 판별한다. [2. 풀이 접근] 이분 그래프란? 그래프의 모든 정점이 두 그룹으로 나누어지고, 서로 다른 그룹의 정점들은 연결되지만(인접하지만), 같은 그룹의 정점들은 서로 연결되지 않는(인접하지 않지만) 그래프 인접한 정점은 서로 다른 그룹에 속해야 하므로 bfs 로 모든 정점을 순회하는데 바로 인접한 정점은 현재 정점과 무조건 반대 그룹에 속하도록 한다. (다른 그룹 번호를 할당) 그런데, 인접 정점이 이미 방문되었고, 그 그룹이 자신과 같은 그룹 번호라면 이 경우, 이분 그래프가 될 수 없다. [3. 코드]
그래프와 순회. [2206] [1. 문제 설명] NxM 맵에서 [1, 1] 에서 [N,M] 으로 최단 경로를 출력하는데, 벽을 부수고 이동하는 것이 최소라면 벽을 최대 하나까지만 부수고 이동할 수 있다. [2. 풀이 접근] A. 잘못된 접근 일반 bfs 접근 중, 이동하려는 벽이 막혀있으면, 일단 부시고, 백업 큐에 저장 => 이미 부수고 온 경우라면, 이 위치에서는 더 이상 부수지 않고 스킵함. 부수지 않고 이동해온 경우로 마지막 좌표에 도달 할 수 없는 경우, 백업 큐에 저장한 것을 이용하여 bfs 를 수행 이 풀이가 틀린 이유는? 벽을 부수지 않고 이동한 경우 도달 할 수는 있으나, 벽을 부수고 이동한 것이 최소 일 수 있기 때문 B. 올바른 접근 visits 테이블에 차원을 하나 추가 => 벽을 부수고 이동한 경우와 그렇지 ..
02. 분할 정복 예제 - 1 [1. 예제 => QUADTREE]
그래프와 순회. [16928] [1. 문제 설명] 1번 칸에서 시작해서 주사위를 굴려 나온 수 만큼 이동 하여, 100번 칸에 도달 할 때, 주사위를 굴려야 하는 최소 횟수 (특정 칸에서는 사다리를 타고 앞쪽 칸 으로 이동하거나, 뱀을 타고 뒤쪽 칸으로 이동 할 수 있다.) [2. 풀이 접근] 문제 상에서는 10x10 크기의 게임판이라는 표현이 있지만, 10x10 의 2차원 배열로 게임판을 모델링 할 필요는 없다. 사다리와 뱀에 대한 정보를 따로 취급 할 필요는 없다. 어차피 특정 칸으로 점프 하는 개념이기 때문이다. bfs 로 풀어야 하는 이유(?) 일단 어떤 칸에서 +1, +2, ... +6 만큼 떨어진 위치로 이동하는데 필요한 비용은 모두 같다.(edge 에 별다른 weight 가 없다.) 특정 노드까지 최대한 빨리 도달해야 한..
그래프와 순회. [7576] [1. 문제 설명] 창고 내 한 격자에 토마토 한개를 보관 할 수 있다. 익은 토마토 하나는 인접한 곳에 익지 않은 토마토를 익게 할 수 있다. 창고 내 모든 토마토가 익는데 걸리는 최소 일수를 구하도록 하고, 모든 토마토가 익을 수 없는 경우 -1 을 출력 한다. [2. 풀이 접근] 잘못 된 접근 아직 방문하지 않은 좌표 중, 익은 토마토 위치에서 bfs 를 시작, 이 과정을 마지막 좌표까지 반복 => 처음에 익은 상태에 모든 토마토에서 이 과정이 동시에 시작되어야 함. => 위 방법은 잘못된 계산을 유도할 수 있음. 아래와 같이 A 와 B 가 모두 익은 상태인 경우, x3 가 익는 시점은 3 이 아니라 1 이다. => A - x1 - x2 - x3 - B 올바른 접근 최초 익은 토마토의 위치를 모두 ..
02. 분할 정복 [1. 개요] 주어진 문제를 둘 이상의 부분 문제로 나눈 뒤, 각 문제에 대한 답을 재귀호출을 이용해 계산하고, 각 부분 문제의 답으로부터 전체 문제의 답을 계산 여기서 일반적인 재귀 호출과 다른 점은 문제를 한 조각과 나머지 전체로 나누는 것이 아니라 거의 같은 크기의 부분 문제로 나누는 것 (=> 보통 절반씩 나눔 => O(logn)) 적용을 위해서는 문제에 몇 가지 특성이 성립해야 한다. 문제를 둘 이상의 부분 문제로 나누는 자연스러운 방법이 있어야 한다. => 어떻게 분할하느냐에 따라 시간 복잡도 차이가 커진다. 부분 문제의 답을 조합해 원래 문제의 답을 계산하는 효율적인 방법이 있어야 한다. 보통 같은 작업을 더 빠르게 처리해 준다. [2. 구성 요소] Divide => 문제를 더 작은 문제로 ..
01 완전 탐색 예제 - 3 [예제 => CLOCKSYNC]
01. 완전 탐색 예제 - 2 [예제 => BOARDCOVER]

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