[ALGORITHM] 10. 그래프 이론

이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with python 문제 풀이

10-7. 실전 문제 '팀 결성'

# C10. 그래프 이론 - 실전 문제 '팀 결성'

import sys
put = sys.stdin.readline

n, m = map(int, put().split()) #학생 총 n번까지, m은 입력 개수
parent = [0] * (n + 1) # 부모 테이블 초기화하기 

# 특정 원소가 속한 집합을 찾기
def find_parent(parent, x):
    # 루트 노드가 아니라면, 루트 노드를 찾을 때까지 재귀적으로 호출
    if parent[x] != x:
        parent[x] = find_parent(parent, parent[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

# 부모 테이블상에서, 자기 자신을 부모로 가지도록 설정
for i in range(1, n + 1):
    parent[i] = i

# 각 연산을 하나씩 확인
for i in range(m):
    oper, a, b = map(int, put().split())
    # 합치기(Union) 연산인 경우
    if oper == 0:
        union_parent(parent, a, b)
    # 찾기(Find) 연산인 경우
    elif oper == 1:
        if find_parent(parent, a) == find_parent(parent, b):
            print('YES')
        else:
            print('NO')

 

10-8. 실전 문제 '도시 분할 계획'

# C10. 그래프 이론 - 실전 문제 '도시 분할 계획'

import sys
put = sys.stdin.readline

# 2개의 분리된 마을로 분할 = 2개의 최소 신장 트리 만들어야

# 특정 원소가 속한 집합을 찾기
def find_parent(parent, x):
    # 루트 노드가 아니라면, 루트 노드를 찾을 때까지 재귀적으로 호출
    if parent[x] != x:
        parent[x] = find_parent(parent, parent[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 초기화하기

# 모든 간선을 담을 리스트와, 최종 비용을 담을 변수
edges = []
result = 0

# 부모 테이블상에서, 부모를 자기 자신으로 초기화
for i in range(1, v + 1):
    parent[i] = i

# 모든 간선에 대한 정보를 입력 받기
for _ in range(e):
    a, b, cost = map(int, input().split())
    # 비용순으로 정렬하기 위해서 튜플의 첫 번째 원소를 비용으로 설정
    edges.append((cost, a, b))

# 간선을 비용순으로 정렬
edges.sort()
last = 0 # 최소 신장 트리에 포함되는 간선 중에서 가장 비용이 큰 간선(을 제거하면 2개의 부분 그래프로 나눠짐)

# 간선을 하나씩 확인하며
for edge in edges:
    cost, a, b = edge
    # 사이클이 발생하지 않는 경우에만 집합에 포함
    if find_parent(parent, a) != find_parent(parent, b):
        union_parent(parent, a, b)
        result += cost
        last = cost # 마지막에 연결한 도로의 비용

print(result - last)

 

10-9. 실전 문제 '커리큘럼'

# C10. 그래프 이론 - 실전 문제 '커리큘럼'

from collections import deque
import sys
# import copy
put = sys.stdin.readline

# 노드의 개수 입력 받기
v = int(put())
# 모든 노드에 대한 진입차수는 0으로 초기화
indegree = [0] * (v + 1)
# 각 노드에 연결된 간선 정보를 담기 위한 연결 리스트 초기화
graph = [[] for i in range(v + 1)]
# 각 강의 시간을 0으로 초기화
time = [0] * (v + 1)

# 방향 그래프의 모든 간선 정보를 입력 받기
for i in range(1, v+1): # v개의 강의
    data = list(map(int, input().split()))
    time[i] = data[0] # data 첫 번째는 강의 시간
    for x in data[1:-1]:
        # 진입 차수를 1 증가
        indegree[i] += 1
        graph[x].append(i) # 정점 A에서 B로 이동 가능

# 위상 정렬 함수
def topology_sort():
    # 해당 강의 수강 시간 담아둠
    result = time[:] # 알고리즘 수행 결과를 담을 리스트
    # result = time[:]은 deep copy
    # result = time은 shallow copy
    # result = copy.deepcopy(time) # 리스트에 단순히 대입 연산하면 값 변경될 때 문제 발생해 딥카피 사용
    q = deque() # 큐 기능을 위한 deque 라이브러리 사용

    # 처음 시작할 때는 진입차수가 0인 노드를 큐에 삽입
    for i in range(1, v + 1):
        if indegree[i] == 0:
            q.append(i)

    # 큐가 빌 때까지 반복
    while q:
        # 큐에서 원소 꺼내기
        now = q.popleft()
        result.append(now)
        # 해당 원소와 연결된 노드들의 진입차수에서 1 빼기
        for i in graph[now]:
            result[i] = max(result[i], result[now] + time[i])
            indegree[i] -= 1
            # 새롭게 진입차수가 0이 되는 노드를 큐에 삽입
            if indegree[i] == 0:
                q.append(i)

    # 위상 정렬을 수행한 결과 출력
    for i in range(1, v + 1):
        print(result[i])

topology_sort()