1325 효율적인 해킹
분류 : 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색
문제 해커 김지민은 잘 알려진 어느 회사를 해킹하려고 한다.
이 회사는 N개의 컴퓨터로 이루어져 있다. 김지민은 귀찮기 때문에, 한 번의 해킹으로 여러 개의 컴퓨터를 해킹 할 수 있는 컴퓨터를 해킹하려고 한다.
이 회사의 컴퓨터는 신뢰하는 관계와, 신뢰하지 않는 관계로 이루어져 있는데, A가 B를 신뢰하는 경우에는 B를 해킹하면, A도 해킹할 수 있다는 소리다.
이 회사의 컴퓨터의 신뢰하는 관계가 주어졌을 때, 한 번에 가장 많은 컴퓨터를 해킹할 수 있는 컴퓨터의 번호를 출력하는 프로그램을 작성하시오.
입력 첫째 줄에, N과 M이 들어온다.
N은 10,000보다 작거나 같은 자연수, M은 100,000보다 작거나 같은 자연수이다.
둘째 줄부터 M개의 줄에 신뢰하는 관계가 A B와 같은 형식으로 들어오며, “A가 B를 신뢰한다”를 의미한다.
컴퓨터는 1번부터 N번까지 번호가 하나씩 매겨져 있다.
출력 첫째 줄에, 김지민이 한 번에 가장 많은 컴퓨터를 해킹할 수 있는 컴퓨터의 번호를 오름차순으로 출력한다.
예제 입력 1
예제 출력 1
Solution
Exapnder
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 import java.util.*private var N: Int = 0 private var M: Int = 0 private lateinit var graph: Array<MutableList<Int >>private lateinit var visited: BooleanArrayprivate lateinit var answer: IntArrayfun main () { input() solve() } private fun input () = with(Scanner(System.`in `)) { N = nextInt() M = nextInt() init () repeat(M) { val A = nextInt() val B = nextInt() graph[A].add(B) } } private fun init () { graph = Array(N + 1 ) { mutableListOf() } answer = IntArray(N + 1 ) { 0 } } private fun solve () { for (i in 1 .. N) { visited = BooleanArray(N + 1 ) { false } bfs(i) } var max = Int .MIN_VALUE for (i in 1 .. N) { max = Math.max(max, answer[i]) } for (i in 1 .. N) { if (max == answer[i]) { print("$i " ) } } println() } private fun bfs (_node: Int ) { var node = _node val queue = LinkedList<Int >() queue.add(node) visited[node] = true while (queue.isNotEmpty()) { node = queue.remove() graph[node].forEach { if (!visited[it]) { answer[it]++ visited[it] = true queue.add(it) } } } }
Point of Thinking
전형적인 그래프 이론 문제이다.
BFS / DFS 두 기법으로 모두 풀 수 있다.
다만 모든 노드를 순회하면 타임아웃이 될 확률이 높으므로 방문자 배열을 통해 노드 접근 수를 최대한 줄여야 한다.
References