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유사도란 말에 겁먹었지만... 사실은 가중치라고 표현해도 무방할 정도였다.
또 겁먹은 것은,
존은 임의의 두 쌍 사이의 동영상의 USADO를 그 경로의 모든 연결들의 USADO 중 최솟값으로 하기로 했다.
이 최솟값이라는 말이었다.
문제가 감이 안 와서, 예제를 분석해보았다.
예제는 조건이 딸린 흔한 BFS 탐색이라서 불안하지만 저 조건을 제외하고 풀었다.
스패닝 트리를 탐색하고, 조건에 맞지 않는다면 탐색을 즉시 중단하는 문제이므로 BFS로 구현해 조건에 맞지 않는다면 queue에 노드를 넣지 않는다는 아이디어로 출발했다.
알고리즘 설계
- 2개의 노드와 유사도를 입력받고 서로가 연결되어있는 노드임을 체크한다 (삽입).
- Q번 BFS 탐색을 한다.
- BFS 탐색을 하는 동안, Enque할 때마다 카운트를 하나씩 세준다.
- 탐색이 끝난 다음에 카운트를 출력한다.
문제가 장황하고 긴 것에 비해서 기본적인 탐색이라 진이 빠졌다...
코드
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef unsigned long long int ull;
struct node
{
int a; ull w;
};
// index에 연결된 노드를 모아놓는 변수
vector<node> arr[5001];
int main()
{
int vCnt, lCnt;
cin >> vCnt >> lCnt;
for (int i = 0; i < vCnt - 1; i++)
{
int a, b;
ull w;
cin >> a >> b >> w;
// 양방향 간선
arr[a].push_back({ b,w });
arr[b].push_back({ a,w });
}
for (int i = 0; i < lCnt; i++)
{
// BFS
bool visited[5001];
fill_n(visited, 5001, false);
queue<int> q;
int target, count = 0;
ull usado;
// 처음 탐색할 노드를 queue에 넣는다
cin >> usado >> target;
q.push(target);
// queue가 빌 때까지
while (!q.empty())
{
int node = q.front();
q.pop();
// 탐색하지 않은 곳이라면 => 탐색
if (!visited[node])
{
visited[node] = true; // 방문했음을 체크
// 인접한 노드들을 모두 탐색
for (int j = 0; j < arr[node].size(); j++)
{
if (arr[node][j].w >= usado)
{
int n = arr[node][j].a;
// 방문하지 않았다면 enque & count++
if (!visited[n])
{
q.push(n);
count++;
}
}
}
}
}
cout << count << endl;
}
}
아 맞다. 앞으로 문제를 풀고 푼 코드의 시간 복잡도를 써보려고 한다. 많은 문제의 시간을 줄이는 데 도움이 될 것 같아서...
이 코드의 시간 복잡도는 Q개의 테스트케이스 + 인접 행렬로 구현한 BFS이므로...
O(Q*N)이다.
앞으로 시간 복잡도를 쓰는 걸 습관 들여야지!!
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