(전공복습) 데이터과학 4. 시각화
차례
입력이 작아서 적당히 풀어도 풀리는 간단한 그래프 문제.
작은 번호 노드에서 큰 번호 노드로는 항상 길이 있으므로 큰 번호 노드에서 작은 번호 노드로 가는 엣지만 의미를 갖는다.
이를 기반으로 DFS를 해서 일종의 유사 연결 요소(정확히는 지역 후보로, 여기서는 무조건 같은 지역이어야 하는 노드들의 집합)를 구할 수 있다.
그 이후 해당 지역 후보들을 합쳐서 하나의 지역을 만드는데, 지역의 노드 개수는 모두 같아야 하므로 그 경우를 확인하면 된다.
이때, 지역들은 모두 연속된 번호여야 하는데, 그렇지 않으면 서로 다른 두 지역이 지역의 조건을 만족할 수 없기 때문이다.
사실, 이거보다 간단한 풀이가 있는데, 나는 어쩌다 보니 이렇게 빙 돌아서 풀게 됐다.
그래도 입력이 작고 시간 제한도 널널해서 풀이 방법이 크게 상관이 없는 문제.
#!python
from sys import stdin
input = stdin.readline
# dfs 함수, dfs의 결과로 방문한 가장 작은 노드 번호를 반환한다
def dfs(node):
visited[node] = True
ret = node
for next_node in graph[node]:
if visited[next_node]:
continue
ret = min(ret, dfs(next_node))
return ret
n, m = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(n + 1)]
visited = [False for _ in range(n + 1)]
# arr은 지역 후보(같은 지역이어야 하는 노드들의 집합)들의 크기를 저장한다
arr = []
# 간선을 저장하는데, s가 e보다 작은 경우는 고속 도로를 통해 이미 경로가 마련되어 있으므로 무시해도 된다
for _ in range(m):
s, e = map(int, input().split())
if s <= e:
continue
graph[s].append(e)
# 각 노드를 높은 수부터 순회하며 지역 후보들의 크기를 저장한다
j = n
for i in range(n, 0, -1):
if visited[i]:
continue
if i > j:
k = dfs(i)
if k > j:
continue
arr[-1] += j - k
j = k
continue
j = dfs(i)
arr.append(i - j + 1)
# 가장 큰 지역 후보의 크기부터 노드 개수의 절반까지
for s in range(max(arr), n // 2 + 1):
temp = 0
# 그리디하게 순회하면서 같은 수의 지역으로 나눠지는지 확인한다
for e in arr:
temp += e
if temp == s:
temp = 0
elif temp > s:
break
# 같은 개수의 지역으로 나눠지면 그 값을 출력한다
else:
if not temp:
print(n // s)
break
# 나눠지는 경우가 없으면 모든 노드가 하나의 지역인 경우이므로 1을 출력한다
else:
print(1)
문제 링크 문제 링크
개요 선형적인 자료구조에서는 값에 접근하는 데에 \(O(1)\)이면 충분하지만, 대신 부분합을 구하는 데에는 \(O(N)\)이 필요하다. 그렇다면 이 자료구조를 이진 트리로 구성하면 어떨까? 값에 접근하는 데에 걸리는 시간이 \(O(\lg N)\)으로 늘어나지만 대신 부분합을 구하...
개요 다익스트라 알고리즘과 함께 Single Sourse Shortest Path(SSSP) 문제를 푸는 알고리즘이다. 즉, 한 노드에서 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 구하는 알고리즘이다. 다익스트라 알고리즘보다 느리지만, 음수 가중치 간선이 있어도 작동하며, 음수 가중치 사...
개요 다익스트라 알고리즘은 Single Sourse Shortest Path(SSSP) 문제를 푸는 알고리즘 중 하나이다. 즉, 한 노드에서 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 구하는 알고리즘이다. 단, 다익스트라 알고리즘은 음수 가중치 엣지를 허용하지 않는다. 이 경우에는 벨만-...