13-InSange

[InSange]

🔗 문제 링크

특정 거리의 도시 찾기

✔️ 소요된 시간

30분

✨ 수도 코드

전형적인 BFS문제로 방향 간선이 있는 그래프를 탐색하는 것이다.
출발 도시 X로부터 거리 K만큼 떨어져있는 도시들을 출력하면 된다!

첫 번째 풀이와 두 번째 풀이는 방식은 유사하나 어떻게 확인을 하였는가에 따라 메모리와 시간 차이가 나서 적게 되었다.

첫번째 풀이

출발지 X로 부터 갈 수 있는 도시들을 queue를 통해 거리를 매기면서 갔다.
visited 대신에 방문이 가능한 각 도시에 X로 부터 거리를 책정하여 값을 매겨주면서 하였을 때.
정수형의 vector를 선언하여 -1로 초기화 한 후 업데이트 시켜주었다.

int N, M, K, X, a, b, minDist;
deque<deque<int>> town;
queue<int> q;
vector<int> dist;
vector<int> answer;

void Solve()
{
	cin >> N >> M >> K >> X;
	N++;
	town.assign(N, deque<int>());
	dist.assign(N, -1);

	for (int i = 0; i < M; i++)
	{
		cin >> a >> b;

		town[a].push_back(b);
	}

	minDist = -1;
	q.push(X);
	dist[X] = 0;

	while (!q.empty())
	{
		int cur = q.front();
		q.pop();

		for (const int& val : town[cur])
		{
			if (dist[val] != -1) continue;
			q.push(val);
			dist[val] = dist[cur] + 1;
			minDist = max(minDist, dist[val]);
		}
	}

	for (int i = 0; i < dist.size(); i++)
	{
		if (dist[i] == K) answer.push_back(i);
	}

	if (answer.size())
	{
		for (const int& val : answer)
		{
			cout << val << "\n";
		}
	}
	else cout << -1;
}

단번에 통과 되긴하였으나 메모리와 시간을 너무 잡아먹었다...

그도 그럴 것이 도시의 수 N의 최대 값은 30만 개이다. 30만 개의 정수형 벡터를 선언해주었으니 부담이 크다.

두 번째 풀이

큐에다가 갈 수 있는 마을과 X로 부터 거리를 함께 넣어서 진행하되 bool형 visited 벡터를 활용하여 방문 여부를 체크해 주었다.

그리고 시간을 조금이나마 줄이고자 큐에서 다음 마을로 갈 수 있는 거리 dist가 K와 같을 경우 더 이상 탐색하지 않는다.
우리는 K만큼 걸리는 마을을 알아내기 위한 것이지 K거리의 마을에서 갈 수 있는 마을은 K+1로 조건에 부합하지 않는다.

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>

using namespace std;

int N, M, K, X, A, B;
int cur, dist;
queue<pair<int, int>> q;
vector<vector<int>> towns;
vector<bool> visited;
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> answer;

void Solve()
{
	cin >> N >> M >> K >> X;

	N++;
	towns.assign(N, vector<int>());
	visited.assign(N, false);

	while (M--)
	{
		cin >> A >> B;
		towns[A].push_back(B);
	}

	q.push({ X, 0 });
	visited[X] = true;

	while (!q.empty())
	{
		cur = q.front().first;
		dist = q.front().second;

		q.pop();

		if (dist == K)
		{
			answer.push(cur);
			continue;
		}

		for (auto v : towns[cur])
		{
			if (visited[v]) continue;
			q.push({ v, dist + 1 });
			visited[v] = true;
		}
	}

	if (answer.empty())
	{
		cout << -1;
		return;
	}

	while (!answer.empty())
	{
		cout << answer.top() << "\n";
		answer.pop();
	}
	return;
}

int main()
{
	cin.tie(nullptr);
	ios::sync_with_stdio(false);

	Solve();

	return 0;
}

결과는 ?

대폭 상향된 것을 확인할 수 있었다.

후기

프로그래밍 경진 대회를 준비할때 풀던 문제라 30분 내로 풀고자 문제의 조건에 맞게 구현 먼저 시작하다보니 최적화와 거리가 멀어지게 되었다. 급하더라도 좀 더 고민을 통해 더 나은 방식을 찾아보는 능력을 기르면 어떨까 싶었다.

📚 새롭게 알게된 내용

[yuyu0830]

무난하다면 무난한 탐색 문제네요. 궁금한건 visited 를 체크하는데 거리가 k인 도시를 탐색 안하는 이유가 있나요? 거리가 k인 시점에서 visited와 같은 기능을 하는게 아닌가 궁금합니다!

[seongwon030]

저도 해당 문제를 풀다가 python은 시간초과가 나고 pypy로 해도 시간복잡도나 메모리가 너무 많이 나왔습니다. 생각해보니 모든 경로를 탐색하면서 최단거리를 구할 필요는 없다는 걸 깨달아버렸습니다. 최단거리 x에 해당하는 순간 더이상 탐색하지 않고 다시 시작노드에서 다른 경로를 탐색하는 되는 것이었네요.

[InSange]

Membe

K인 도시에 인접한 도시들은 K+1입니다! 우리는 K인 거리의 도시를 원하기 때문에 재탐색을 할 필요가없어서 continue를 시행하였습니다!