참고 문제https://www.acmicpc.net/problem/17182 포스팅 목적플로이드 워셜과 다익스트라의 개념을 알고 있다면 두 개를 혼용해서 사용할 수 있는걸 알 수 있습니다.그래서 위 문제 풀이를 위해 플로이드 워셜이 아닌 다익스트라를 N번 수행했습니다.다익스트라 코드는 평소와 같이 작성을 했지만 제출했을 때 메모리 초과가 발생하여 이유를 찾는 과정에서 다음번에도 실수할 수 있을 것 같은 반례를 찾아서 기록하기 위해 작성합니다.최초 다익스트라 코드static void Dijkstra(int start) { PriorityQueue pq = new PriorityQueue(((o1, o2) -> o1[1] - o2[1])); pq.offer(new int[]{start, 0}); ..

문제 https://www.acmicpc.net/problem/21940 21940번: 가운데에서 만나기 위 조건을 만족하는 도시 $X$의 번호를 출력한다. 만약 가능한 도시 $X$가 여러 개인 경우는 도시의 번호를 오름차순으로 출력한다. www.acmicpc.net 풀이 모든 정점으로부터 다른 모든 정점까지의 거리를 구하는 문제로써 플로이드 워셜 풀이가 가능 하지만 나는 데이크스트라로 풀이함 최초 접근 주어지는 K개의 노드를 출발점으로 하여금 데이크스트라를 수행하면서 전역 dp배열에 최대 비용을 기록 후 갈 수 있는 노드들에 대해 탐색하여 왕복시간을 구하려함. 하지만 이렇게 풀이하게 될 경우 왕복시간을 구할수가 없기 때문에 잘못된 풀이. 접근법 주어지는 K로부터 모든 노드에 대해 왕복시간을 구하고 모두..

문제 https://www.acmicpc.net/problem/17835 17835번: 면접보는 승범이네 첫째 줄에 도시의 수 N(2 ≤ N ≤ 100,000), 도로의 수 M(1 ≤ M ≤ 500,000), 면접장의 수 K(1 ≤ K ≤ N)가 공백을 두고 주어진다. 도시는 1번부터 N번까지의 고유한 번호가 매겨진다. 다음 M개의 줄에 걸쳐 www.acmicpc.net 풀이 역 인접리스트를 활용한 데이크스트라 문제 첫번째 접근법 소프티어 8차를 보고난 후 1번문제와 비슷하다 판단하여 그리디하게 접근함… 각 면접장마다 i번째 면접장소를 end로 잡고 각 정점으로부터 i번째 면접장까지의 최단거리를 구함 두번째 접근법 제일 처음 떠올렸던 접근인데 각 면접장으로부터 다른 정점들까지의 최단경로를 구함으로써 한번..

Concept 그리디 알고리즘의 한 분류 다이나믹 프로그래밍 메모이제이션 기법 활용 부분 문제 : 한 정점까지의 최단거리는 방문하는 여러개의 정점들의 최단거리로 이루어져있음. 주어지는 그래프에서 시작 정점으로부터 각 정점까지의 최단경로를 찾는 알고리즘 Feature 우선순위 큐와 거리배열(DP)을 활용하여 로직 구성. 한 정점 V까지의 최단거리를 구할 때 V까지로 가는 여러 정점들의 최단 거리 정보를 활용한다는 특징을 가짐. 가중치를 가진 그래프에서 최단거리를 구할 때 쓰이는 알고리즘 음수 가중치를 가진 그래프에서는 사용불가. 우선순위 큐를 활용함으로써 시간복잡도 : O(N * NlogN) Implement 인접 리스트를 통한 구현 우선 데이크스트라 소스코드를 보자. private static int d..