코딩못하는사람

단일 출발지 최단 경로( Single Source Shortest Path ) 하나의 출발점에서 각 정점까지 도달하는데 비용을 계산하여 최단경로를 구하는 것에는 두가지 다익스트라 알고리즘과 벨만-포드 알고리즘이 있다. 다익스트라와 벨만-포드의 차이는 음의 가중치를 다룰수 있냐 없냐의 차이이다.(벨만-포드가 가능) 다익스트라 알고리즘은 최소힙을 이용하여 구현할 수 있다. 우리가 알아볼 시작지점으로부터 다른 도착지점까지의 가중치 배열을 INF로 초기화한다.ans=[INF]*(v+1) 시작지점의 값을 0으로 초기화하고 heap에 (가중치,위치)을 넣어준다 while문을 사용하여 heappop을 통하여 최소값을 뽑아주고 뽑힌 (가중치+위치에 연결된 곳들의 가중치)로 연결된 곳들을 relax(경로가 더 효율적이면..

유니온 파인드 말 그대로 집합,공동체를 찾는다는 것이다. 집합으로 묶어서 풀면 좋은 문제를 풀 때 효율적으로 풀기좋다. 특히 집합끼리 묶는것을 쉽게 만들어 준다. 모든 원소들을 자기 자신을 부모노드로 초기화 한다. 집합을 합치는 것은 부모노드를 같게 만들어줌으로써 집합을 만들 수 있다. 같은집합에 속해있는것은 find를 통해 부모노드를 찾는 함수를 활용하여 같은 부모노드를 가르키면 같은 집합,아니면 다른 집합에 포함되있는 것이다. 유니온 파인드에는 3가지 과정이 있다. 1.각자 자신으로 부모노드를 초기화한다. 2.find(부모노드 찾기) def find(v): if parent[v]==v: return v else: parent[v]=find(parent[v]) return parent[v] 사실 els..

두개의 문제는 전위,중위,후위순회을 활용해서 문제를 풀어봐야한다. 2263 트리의 순회 https://www.acmicpc.net/problem/2263 1.접근 생각하기 어려웠지만 직접 트리를 그려서 중위탐색과 후위 탐색을 해보면 전위 탐색을 어떤식으로 해야할지 보였다. 2.풀이 중위순회과 후위순회을 그려보면 규칙을 찾을 수 있다. 후위 탐색된 리스트에서 맨 마지막 값은 중위 순회의 루트노드일 것이다.따라서 중위 탐색에서 그 루트노드의 인덱스를 구해서 왼쪽 오른쪽 나눠서 재귀적인 문제로 만들어 풀면 된다. 여기서 후위순회에서 구한 루트값의 인덱스를 구할 때 일일이 탐색하게 되면 시간초과가 날게 분명하므로 for i in range(n): num[in_order[i]-1]=i 루트값이 어디있는지 인덱스를..

1.접근 모든 정점을 기준으로 DFS를 들어가보는 생각밖에 나지 않아서 풀어봤지만 시간초과가 났다(2≤V≤100,000) 도저히 생각나지 않았는데 트리의 지름을 구하는 쉬운 방법이 있었다. 2.풀이 트리의 지름을 구하려면 임의의 점을 잡고 그 점으로부터 최대거리를 가진 곳의 인덱스에서 다시 최대 거리를 구하면 그것이 지름이 된다.(처음 임의의 점에서 최대거리를 구할 때 트리의 지름과 겹치는 부분이 생길 수 밖에 없기 때문에 이라고 한다.) 따라서 DFS를 두번 써주면 된다 (임의의 점,임의의 점에서의 최대 거리 인덱스) 트리의 지름을 구하는 공식은 이곳에 자세히 있다.https://blog.myungwoo.kr/112 3.코드 4.배운점 DFS나 재귀를 쓸때는 습관적으로 sys.setrecursion을 ..