[한종욱-16주차 알고리즘 스터디]

[Ukj0ng]

🚀 싸피 15반 알고리즘 스터디 16주차 [한종욱]

📌 문제 풀이 개요

• 이번 PR에서는 다음 5문제의 풀이를 포함합니다.
• 각 문제에 대한 풀이 과정과 접근 방식을 설명합니다.

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✅ 문제 해결 여부

• 흩날리는 시험지 속에서 내 평점이 느껴진거야
• 구슬 탈출 4
• 세부
• 커플 만들기
• Ignition

💡 풀이 방법

문제 1: 흩날리는 시험지 속에서 내 평점이 느껴진거야

문제 난이도

Gold 3

문제 유형

이분 탐색, 매개 변수 탐색

접근 방식 및 풀이

결정 문제입니다. 현수가 받을 수 있는 최대 점수를 결정하는데, 최대 점수를 이분 탐색으로 찾아서 현수가 해당 점수를 받을 수 있으면 더 높은 점수를 탐색하고, 받을 수 없으면 더 낮은 점수를 탐색하며 최대 점수를 탐색합니다.

시간복잡도: $O(n \times log(2,000,000))$

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문제 2: 구슬 탈출 4

문제 난이도

Gold 1

문제 유형

구현, BFS

접근 방식 및 풀이

빨간 구슬과 파란 구슬의 위치를 추적해야 하고, 각 상태에 기울인 횟수를 저장하기 위해 Status 클래스로 관리했습니다.
각 상황을 BFS로 탐색했습니다.

주의 사항
파란 구슬이 먼저 들어가도 바로 BFS를 끝내지 않고 이후 빨간 구슬만 빼낼 수 있는 경우가 있는지 확인하기 위해 continue해야 합니다.
어떻게 움직여도 빨간 구슬을 빼낼 수 없다면 같은 곳을 반복해서 도착할 수 있으므로, 빨간 구슬과 파란 구슬의 방문을 탐색하기 위해 visited 배열을 [빨간 구슬.x][빨간 구슬.y][파란 구슬.x][파란 구슬.y]로 초기화해 사용했습니다.

구현
빨간 구슬과 파란 구슬 중 기울이는 방향에 따라 먼저 떨어지는 구슬이 다릅니다. 따라서, priority()를 통해 둘 중 뭐가 먼저 떨어지는지 판단했습니다.
그 후, 구슬을 움직이는데 목적지에 떨어지면 각 좌표를 -1로 했습니다.
둘 중 하나의 구슬이 들어가도 다음 상태에 도달할 수 있고, 두 구슬 다 구멍으로 빠지지 않고 보드에 있어도 다음 상태에 도달할 수 있기 때문에 이 점들을 고려해 BFS 완전 탐색을 통해 풀었습니다.

시간복잡도: $O((n \times m)^{2} \times max(n, m))$

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문제 3: 세부

문제 난이도

Gold 3

문제 유형

dijkstra

접근 방식 및 풀이

MST로 분류되어 있지만 dijkstra 변형으로 풀었습니다. 문제를 재해석하면, s에서 e까지의 경로 중 지나간 가중치의 최소값의 최대값을 찾아야 합니다.
pq에서 cost(weight) 최대값부터 꺼내어, 기존 다익스트라의 형태를 변형해 풀었습니다.

시간복잡도: $ O(n*log(n+m)) $

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문제 4: 커플 만들기

문제 난이도

Gold 2

문제 유형

DP

접근 방식 및 풀이

시간복잡도:

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문제 5: Ignition

문제 난이도

Platium5

문제 유형

접근 방식 및 풀이

시간복잡도:

[oncsr]

코드 보니까 변형된 다익스트라도 맞는 말인 거 같은데, 먼가 이론적으로는 Prim 알고리즘에 조금 더 가까워 보이기도 하네요?

[Ukj0ng]

그러네요. Prim은 다익스트라와 비슷한데 안쓴지 오래돼서 다익스트라의 변형이라고만 생각한 거 같아요.