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15900번: 나무 탈출

평소에 사이가 좋지 않던 성원이와 형석이가 드디어 제대로 한 판 붙으려고 한다. 성원이와 형석이 둘과 모두 똑같이 친한 인섭이가 대결 종목을 정해 가져왔다. 바로 '나무 탈출' 이라는 보드게

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1. 풀이방법

 

- 트리 구조를 이용한 DFS문제 입니다.

 

- 처음에 문제를 읽으면서 가장 고민이 되었던 건 리프노드는 구별이 가능한데 (간선이 1개뿐인 놈(루트제외))

 

- 리프노드에서 한칸 타고 부모로 올라갔을 때, 그다음 부모노드가 어떤 녀석인지를 판정을 어떻게 해야하나

 

- 고민을 많이하고, 결국 class로 노드를 만들어 포인터를 통해서 인접리스트 방식으로 트리를 구현해야하나 생각

 

- 했었는데, 너무 하기 귀찮아서 다시 문제를 읽어보았는데

 

- 사실 문제가 원하는 출력이 그렇게 복잡하지 않습니다. 이기냐, 지냐 만 출력하는 문제이므로

 

- 사실 각각의 리프노드들로 부터 루트노트(1) 까지 가는 간선의 수 (즉 높이) 들의 합이

 

- 홀수이냐, 아니면 짝수 이냐만 파악하면 문제의 정답을 출력할 수 있었습니다.

 

- 즉 ! 높이만 알면 되므로 리프노드 부터 탐색할 필요가 없이, 루트노드부터 dfs를 통해 리프노드까지 가면 됩니다!!!!

 

- 가장 고민하던 문제가 해결되었습니다. 그 다음 부터는 쉽습니다

 

- 그러므로 vector<int> tree[500001]을 통해 트리의 간선정보를 담고 

 

- bool visitnode[500001] 을통해 위에서 내려오는 부모노드는 방문체크를 하여 dfs탐색에서 제외 시켜줍니다.

 

 

 

 

 

2. 주의사항

 

- 리프노드는 연결된 간선이 무조건 하나!!!! 하지만 여기서 주의할 것은 간선이 하나가 될 수 있는 녀석이 하나 더

 

- 있습니다..>!   바로 루트노드는 간선이 하나만 연결될 수 있습니다. 그러므로 종료조건에 s!=1(루트노드)를 추가

 

- 해주었습니다.

 

 

 

 

3. 나의코드

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int N;
vector<int> tree[500001]; // 메모리때문에 인접행렬은 x 
bool visitnode[500001];
int totalheight = 0;
//간선이 하나만 존재하면 리프노드


void dfs(int s, int cnt) {
	if (tree[s].size() == 1 && s!=1) { //리프노드
		totalheight += cnt;
		return;
	}
	for (int i = 0; i < tree[s].size(); i++) {
		if (!visitnode[tree[s][i]]) {
			visitnode[tree[s][i]] = true;
			dfs(tree[s][i], cnt + 1);
			visitnode[tree[s][i]] = false;
		}
	}
}

int main() {
	ios_base::sync_with_stdio(false);
	cin.tie(0); cout.tie(0);
	cin >> N;
	for (int i = 0; i < N - 1; i++) {
		int tmp1, tmp2;
		cin >> tmp1 >> tmp2;
		tree[tmp1].push_back(tmp2);
		tree[tmp2].push_back(tmp1);
	}
	visitnode[1] = true;
	dfs(1, 0);
	if (totalheight % 2 == 1) cout << "Yes" << "\n";
	else { cout << "No" << "\n"; }
	
	return 0;
}

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1. 트리[Tree] 란?

- computer science에서 계층구조(hierarchical structure)를 가진 추상자료형

- 트리는 노드로 구성되어 있는데, 노드들은 부모-자식 (parent-child)관계를 가진다.

- 직장에서 부장-과장(1,2,3)-(대리1,2,3,4,5,6) 이 업무연관성에 따라 그려진 조직도를 떠올려보면 좋다.

- File System, Programming enviroment 등에서 사용된다.

 

 

2. 용어(Terminology)

- Root (node) : parent가 없는 노드

- Internal node : 적어도(at least) 자식을 하나이상 가지는 노드

- External node : 자식이 없는 노드

- Ancestors of a node(a) : node(a)의 parent,grand parent, grand-grandparent........etc

- Depth of a node(a) : number of ancestors (조상노드의 수)

- Height of a tree(a) : maximum depth of any node (가장 큰 깊이를 가진 노드의 깊이가 트리의 높이)

- Descendant of a node : child, grandchild, ..... etc

 

 

3. Method

-기본적인 methods 

-(1) Generic methods

     - int size()

     - bool empty()

-(2) Accessor methods

     - position root()

     - listh<position> positions()

-(3) Position-based methods

     - position parent()

     - list<position> children

-(4) Query methods

     - bool isRoot()

     - bool isExternal()

 

 

4. 탐색(순회)

- 트리 자료구조를 탐색하는 방법은 많지만 여기서는 기본적인 2개만 다루겠다.

-(1) 전위순회

     - descendants들을 방문하기 전에 자신의 노드부터 방문처리 하는 것이다.

-(2) 후위순회

     - descendants를 먼저 방문하고 자신을 마지막에 방문처리하는 것이다.

 

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0. heap?

 - 구조 조건과 순서 조건을 가지고 있는 자료구조 이다.

 - 구조 조건 : 이진트리인데 갚이가 h 일 때 h-1까지는 full binary tree 이고 h번째에는 왼쪽부터 차례대로 채운다.

 - 순서 조건 : 부모노드는 자식노드 보다 크다 (max-heap 일 때) , 직계가 아닌 노드 끼리는 상관이 없다.

 

 

 

1. heap sort?

 - 위에서 언급한 heap 이라는 자료구조를 이용한 sort 방법이다.

 - heap의 특성을 생각 한다면 ? n개의 정보를 sort하기 위해선

 - data를 heap 구조로 construct 하면 root 노드 에 있는 값이 가장 큰 값이므로 그 값을 빼오면 된다. 

    (n번의 삭제연산을 수행 하면 sort가 완료된다.)

 

 

2. delete(root) and fixheap ? (downheap)

 - 루트에 있는 노드(제일 큰값을) 가져갔다고 하자. 그러면 남은 노드들로 다시 heap을 만족하도록

   트리를 구성해야 그 다음 루트노드를 또 삭제할 수 있다 (두 번째로 큰값이겠죠? 전체에서? )

 - 그렇다면 생각 해보자 ..... 루트를 제외하고 남은 트리에서 heap이 되게 하려면

 - 구조 조건과 순서 조건을 만족해야 하는데...... 어떤 것을 만족하는게 더 쉬울까 ? ----> (구조조건?)

 - 왜?? 만약에 n-1개의 노드가 남아 있다고 할때 heap의 구조조건을 만족하도록 만드는 모양은 하나뿐이다.

    ( 즉 위치로 보자면 어디 위치의 노드가 없어지느냐 ? 맨 밑 리프 노드 열에서 가장 오른쪽의 노드 !)

    ( 이 위치는 O(1) 에 바로 찾을 수 있다...! ....왜? heap은 배열로 구현 하기 때문에 맨 마지막 index의 노드!)

 - 그럼 일단 가장 오른쪽에 위치한 리프노드를 루트 노드로 덮어 쓰자 ! --->구조 조건은 만족 !

 - 이제 순서조건을 생각해보자 .... 일단 루트노드로 덮어쓴 가장 오른쪽 리프 노드가 다시 자신의 자리를 

 - 찾아갈 수 있도로 해야 하는데 이 과정이 fixheap이다 !

 

3. fixheap 하자

 - 이제 루트노드로 올라온 가장 오른쪽에 위치한 리프노드가 다시 자기 자리를 찾아가야 한다.

 - 자식노드들 중 값이 큰 노드와 자신을 비교해서 자신이 더 작다면 그 노드의 위치로 내려간다 (그 자식노드는 올라옴)

 - 이 과정을 자신의 위치를 찾을 때 까지 반복하여 수행 한다.(recursive하게)

 - 한번의 과정에 2번의 연산 수행 (자식들 끼리 누가 더 큰지 비교, 그 큰 자식과 자신과 비교 )

 - full binary tree 이므로 h = log n  ---->  W(n) : 2logn -->Θ(logn)

 

4. Algorithm

지금까지 입력으로 부터 힙이 구성된 상태에서 sort를 어떻게 할 수 있는지 에 대하여 배웠습니다.

 

(2)에서는 입력으로 부터 heap을 어떻게 construct하고 성능분석과

힙소트의 성능을 올릴 수 있는 방법에 대하여 알아봅시다.

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