오뚝이개발자

문제 https://www.acmicpc.net/problem/12851 12851번: 숨바꼭질 2 수빈이는 동생과 숨바꼭질을 하고 있다. 수빈이는 현재 점 N(0 ≤ N ≤ 100,000)에 있고, 동생은 점 K(0 ≤ K ≤ 100,000)에 있다. 수빈이는 걷거나 순간이동을 할 수 있다. 만약, 수빈이의 위치가 X일 때 www.acmicpc.net 나의 풀이 BFS를 사용하여 풀었다. 걸린 시간 외에도 경우의 수를 카운트해야 하므로 방문 체크를 일반적인 방식으로 하면 안된다. 일반적인 경우처럼 방문한 곳은 다시 가지 않도록 하면 K까지의 경우의 수는 언제나 1이 되기 때문이다. 따라서 visit 체크를 2가지 경우로 나누어주어야 한다.(아래 코드 참고) 코드 # https://www.acmicpc...

문제 https://www.acmicpc.net/problem/1504 1504번: 특정한 최단 경로 첫째 줄에 정점의 개수 N과 간선의 개수 E가 주어진다. (2 ≤ N ≤ 800, 0 ≤ E ≤ 200,000) 둘째 줄부터 E개의 줄에 걸쳐서 세 개의 정수 a, b, c가 주어지는데, a번 정점에서 b번 정점까지 양방향 길이 존 www.acmicpc.net 나의 풀이 방법은 두 가지가 있다. s -> v1 -> v2 -> n s -> v2 -> v1 -> n 각 경로가 최소가 되는 것을 찾으면 최종경로 또한 최소가 된다. 따라서 s, v1, v2를 시작점으로 해서 다익스트라 알고리즘을 3번 돌린 뒤에 위 두 경로 중 최단거리를 print하면 된다. 코드 # https://www.acmicpc.net/..

문제 https://www.acmicpc.net/problem/1937 1937번: 욕심쟁이 판다 n*n의 크기의 대나무 숲이 있다. 욕심쟁이 판다는 어떤 지역에서 대나무를 먹기 시작한다. 그리고 그 곳의 대나무를 다 먹어 치우면 상, 하, 좌, 우 중 한 곳으로 이동을 한다. 그리고 또 그곳에서 www.acmicpc.net 나의 풀이 DFS와 DP가 합쳐진 유형의 문제이다. 시작지점이 정해진 것이 아니므로 각 지점을 시작지점으로 했을 때 최장거리를 계산해 이들 중 다시 가장 큰 값을 답으로 출력하는 문제이다. 그냥 단순히 모든 지점을 시작점으로 해서 DFS로 탐색해도 되지만 이미 했던 연산을 중복해서 계산하므로 시간초과가 난다. 따라서 DP를 사용해 해당 지점을 시작점으로 했을 때 갈 수 있는 최장경로..

BFS(너비우선탐색)는 DFS와 함께 그래프를 탐색하는 알고리즘 중 하나이다. BFS는 큐로 구현할 수 있다. BFS는 최단거리를 찾는데 많이 이용된다. BFS는 다음과 같은 알고리즘으로 작동한다. 큐에서 하나의 노드를 꺼낸다. 해당 노드에 연결된 노드 중 방문하지 않은 노드를 방문하고, 큐에 삽입한다. 아래와 같은 그래프가 있을 때, 이를 BFS로 탐색한다고 해보자. 노드를 방문할 때 해주어야 할 것이 두가지가 있는데 하나는 방문처리를 하는 것(그래프에선 빨강색으로 표시)이고 또 다른 하나는 큐에 넣어주는 것이다. 시작노드 1번을 큐에 넣고 방문처리한다. 큐에서 노드 1을 뺀다.(뺀 노드는 위쪽에 표시하였다.) 1과 연결된 노드 중 아직 방문하지 않은 2,3 노드를 큐에 넣고 방문처리한다. 큐에서 2를..

DFS(깊이우선탐색)는 BFS와 함께 그래프를 탐색하는 알고리즘 중 하나이다. DFS는 스택으로 구현할 수 있다. 하지만, 스택을 사용하지 않고도 재귀로 충분히 구현이 가능한데 컴퓨터에서 함수 호출의 과정이 스택으로 구현되는 것을 생각해보면 이해가 될 것이다. DFS, BFS 모두 인접행렬과 인접리스트 두 가지로 구현할 수 있다. 인접행렬로 구현할 경우 특정 item에 접근해 연결성 여부를 검사하는 것은 빠르지만 무조건 O(n^2)만큼의 메모리가 필요하다. 연결리스트를 사용한 인접리스트로 구현하는 경우 메모리 사용을 줄일 수 있지만 특정 item에 접근해 연결성 여부를 검사하는 과정이 좀 느릴 수 있다. 하지만 데이터가 많지 않은 경우 접근에 필요한 시간이 많이 소요되는 것은 아니므로 연결리스트를 사용해..