공급받는 것을 집합으로 생각해서 풀어야하는 문제이므로 Union-Find를 생각해주면 된다. 추가적으로 금액이 최소인 상태로 간선들을 선택하므로 느낌이 MST와 비슷하다. 다만, 발전소를 반드시 모두 거쳐야하는 것은 아니므로 스패닝 트리는 아니다. 이 문제를 정확하게 접근해보면, 한 집합안에 발전소가 1개만 있으면 된다. 적당히 priority_queue와 Union-Find를 활용해서 풀어주면 된다. #include #include #include #include #include #include using namespace std; struct DisjointSet{ vector parent, rank; DisjointSet() : parent(1001){ for(int i = 0; i < 1001; ..

처음에 문제를 보고 든 생각은 다음과 같다. 연결 되어 있냐/ 연결되어 있지 않냐를 판단하는 것이므로 Union-Find를 생각했다. 하지만, 중간에 간선을 지우는 상황이 발생하는데 먄약 Path-compression을 하게 되면 문제가 발생한다는 것을 파악하였다. 그래서 Union by rank만 진행해서 Union-Find를 진행하였다. 하지만 결과는 시간 초과였다. 그런데 잘 생각해보면, 애초에 시작할 때 지워질 간선을 무시하고 Union-Find를 진행하고 나중에 Merge시키면 되는 문제였다. 다른 블로그를 참고해보니 query 배열을 잡아서 하던데, 일단 코드에서는 stack를 2개 잡아서 진행하였다.(생각해보니 좀 비효율적인듯..) 코드는 다음과 같다. #include #include #in..

사실 이 문제를 보고 가장 먼저 든 생각은 최소 스패닝 트리의 해법과 비슷하게 풀면 된다는 것이다. 특히 Kruskal 알고리즘 해법과 되게 비슷한 느낌이 들었다. 정확하게 이 문제는 스패닝 트리를 구하는 것이 아니다. 왜냐하면, 출발과 목적 지점을 포함하기만 하면 되지 모든 노드들을 전부 방문할 필요는 없기 때문이다. 하지만 Kruskal 알고리즘 기법을 활용하겠다고 마음을 먹은 이유는 다음과 같다. 1. 결과적으로 길이 최대가 되게끔 계속해서 만들어야 한다. 2. 즉 이러한 알고리즘은 사실상 최소 값들을 priority_queue에 저장하고 탐욕적으로 집합을 만드는 Kruskal 알고리즘과 매우 유사하다. 3. 또한 연결되었다는 것은 하나의 집합으로 볼 수 있다는 의미이고 상호 배타적 집합에서 배운 ..

스패닝 트리 변형 문제이다. 기본적인 아이디어는 다음과 같다. 1. MST를 구한다. (Maximum cost Spanning Tree와 Minimum cost Spanning Tree)를 구해주면 된다. 2. 이를 통해 스패닝 트리가 가질 수 있는 minimum과 maximum을 구한다. 3. 만약 k가 이 값 사이에 존재하면 사이값 정리에 의하여 존재성을 담보할 수 있다. 이유에 대해서 간략하게 살펴보면 다음과 같다. Spanning Tree에 간선을 하나 추가하게 되면 무조건 사이클이 나오게 된다. 이 상황에서 하나를 지우면 또다른 스패닝 트리가 되는데 가능성은 +-1과 0이다. 즉, 사잇값 정리에 의해서 반드시 존재성을 담보할 수 있다. 코드는 다음과 같다. #include #include #in..

전형적인 유니온-파인트(DisjointSet) 문제이다. 왜냐하면, 사이클이 형성된다는 것의 의미는 사실 상 점들의 집합에 속하는 것끼리 연결했다는 것을 의미하기 때문이다. 즉, 해당 집합에 속하는지 속하는지 않는지를 배타적으로 판단해주어야 한다. 이러한 측면에서 Disjoint Set(상호 배타적 집합)을 잡았어야 한다. 기본적인 알고리즘은 다음과 같다. 1. Union-Find algorithm을 사용한다. Init > find > merge 함수를 구현한다. 다만, 이 방법을 사용할 때 Union by rank, Path compression을 활용하여 Time complexity를 O(lg*n)로 낮춘다. 2. 사이클을 형성한다는 것의 의미는 두 점이 이미 같은 집합 안에 들어와있는 경우이다. 즉..