내가 기억하려고 만든 블로그 내가 기억하려고 만든 블로그

답안 예시 # 특정 원소가 속한 집합을 찾기 def find_parent(parent, x): # 루트 노드를 찾을 때까지 재귀 호출 if parent[x] != x: return parent[x] # 두 원소가 속한 집합을 합치기 def union_parent(parent, a, b): a = find_parent(parent, a) b = find_parent(parent, b) if a < b: parent[b] = a else: parent[a] = b # 노드의 개수와 간선(Union 연산)의 개수 입력 받기 v, e = map(int, input().split()) parent = [0] * (v+1) # 부모 테이블 초기화 # 부모 테이블상에서, 부모를 자기 자신으로 초기화 for i in ..

답안 예시 # 특정 원소가 속한 집합을 찾기 def find_parent(parent, x): # 루트 노드를 찾을 때까지 재귀 호출 if parent[x] != x: return find_parent(parent, parent[x]) return x # 두 원소가 속한 집합을 합치기 def union_parent(parent, a, b): a = find_parent(parent, a) b = find_parent(parent, b) if a < b: parent[b] = a else: parent[a] = b # 노드의 개수와 간선(Union 연산)의 개수 입력 받기 v, e = map(int, input().split()) parent = [0] * (v+1) # 부모 테이블 초기화 # 부모 테이블..

문제 설명, 조건 ● 미래 도시에는 1번부터 N번까지의 회사가 있는데 특정 회사끼리는 서로 도로를 통해 연결되어 있다. 방문 판매원 A는 현재 1번 회사에 위치해 있으며, X번 회사에 방문해 물건을 판매하고자 한다. ● 미래 도시에서 특정 회사에 도착하기 위한 방법은 회사끼리 연결되어 있는 도로를 이용하는 방법이 유일하다. 또한 연결된 2개의 회사는 양방향으로 이동할 수 있다. 공중 미래 도시에서 특정 회사와 다른 회사가 도로로 연결되어 있다면, 정확히 1만큼의 시간으로 이동할 수 있다. ● 또한 오늘 방문 판매원 A는 기대하던 소개팅에도 참석하고자 한다. 소개팅의 상대는 K번 회사에 존재한다. 방문 판매원 A는 X번 회사에 가서 물건을 판매하기 전에 먼저 소개팅 상태의 회사에 찾아가서 함께 커피를 마실..

문제 설명, 조건 ● 어떤 나라에는 N개의 도시가 있다. 그리고 각 도시는 보내고자 하는 메시지가 있는 경우, 다른 도시로 전보를 보내서 다른 도시로 해당 메시지를 전송할 수 있다. ● 하지만 X라는 도시에서 Y라는 도시로 전보를 보내고자 한다면, 도시 X에서 Y로 향하는 통로가 설치되어 있어야 한다. 예를 들어 X에서 Y로 향하는 통로는 있지만, Y에서 X로 향하는 통로가 없다면 Y는 X로 메시지를 보낼 수 없다. 또한 통로를 거쳐 메시지를 보낼 때는 일정 시간이 소요된다. ● 어느 날 C라는 도시에서 위급 상황이 발생했다. 그래서 최대한 많은 도시로 메시지를 보내고자 한다. 메시지는 도시 C에서 출발하여 각 도시 사이에 설치된 통로를 거쳐, 최대한 많이 퍼져나갈 것이다. ● 각 도시의 번호와 통로가 ..

답안 예시 INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정 # 노드의 개수 및 간선의 개수를 입력받기 n = int(input()) m = int(input()) # 2차원 리스트(그래프 표현)을 만들고, 무한으로 초기화 graph = [[INF] * (n+1) for _ in range(n+1)] # 자기 자신에서 자기 자신으로 가는 비용은 0으로 초기화 for a in range(1, n+1): for b in range(1, n+1): if a == b: graph[a][b] = 0 # 각 간선에 대한 정보를 입력 받아, 그 값으로 초기화 for _ in range(m): # A에서 B로 가는 비용은 C라고 설정 a, b, c = map(int, input().split()) g..

답안 예시 import heapq import sys input = sys.stdin.readline INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정 # 노드의 개수, 간선의 개수를 입력받기 n, m = map(int, input().split()) # 시작 노드 번호를 입력받기 start = int(input()) # 각 노드에 연결되어 있는 노드에 대한 정보를 담는 리스트를 만들기 graph = [[] for i in range(n+1)] # 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화 distance = [INF] * (n+1) # 모든 간선 정보를 입력받기 for _ in range(m): a, b, c = map(int, input().split()) # a번 노드에서 b번 노드..

우선순위 큐(Priority Queue) 우선순위가 가장 높은 데이터를 가장 먼저 삭제하는 자료구조 힙(Heap) 우선순위 큐(Priority Queue)를 구현하기 위해 사용하는 자료구조 중 하나 최소 힙(Min Heap)과 최대 힙(Max Heap)이 존재 최소 힙 최대 힙 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=acqm9mM1P6o&list=PLRx0vPvlEmdAghTr5mXQxGpHjWqSz0dgC&index=7

답안 예시 import sys input = sys.stdin.readline INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정 # 노드의 개수, 간선의 개수를 입력받기 n, m = map(int, input().split()) # 시작 노드 번호를 입력받기 start = int(input()) # 각 노드에 연결되어 있는 노드에 대한 정보를 담는 리스트를 만들기 graph = [[] for i in range(n+1)] # 방문한 적이 있는지 체크하는 목적의 리스트를 만들기 visited = [False] * (n+1) # 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화 distance = [INF] * (n+1) # 모든 간선 정보를 입력받기 for _ in range(m): a, b, c..