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코딩테스트 준비/알고리즘

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LCS(Longest Common Sequence) 알고리즘 LCS LCS(Longest Common Sequence)는 주어진 수열들에 대해 가장 긴 공통 부분 수열이다. 예를 들어, 두 문자열 BCDAACD와 ACDBAC에 대한 공통 부분 수열들은 다음과 같다. BC, CDAC, DAC, AAC, AC, CD ... 이러한 공통 부분 수열 중에서 가장 길이가 긴 부분 수열은 CDAC이다. LCS는 $Dynamic Programming$을 이용해 접근할 수 있다. 알고리즘 동작 다음과 같은 두개의 수열 $X$,$Y$가 있다. 우선, $n = length(X), m = length(Y)$ 일 때, $(n+1)*(m+1)$크기의 dp배열이 필요하다. 그리고 다음과 같이 배열을 채운다. dp[i][j]는 $X$의 i번째 원소와 $Y$의 j번째 원소까지 봤을 때, 현재..
LIS(Longest Increasing Subsequence - 최장 증가 수열) 알고리즘 (2) LIS(Longest Increasing Subsequence - 최장 증가 수열) (2) https://www.acmicpc.net/problem/12015 12015번: 가장 긴 증가하는 부분 수열 2 첫째 줄에 수열 A의 크기 N (1 ≤ N ≤ 1,000,000)이 주어진다. 둘째 줄에는 수열 A를 이루고 있는 Ai가 주어진다. (1 ≤ Ai ≤ 1,000,000) www.acmicpc.net !본 글에서는 최장 증가 수열의 길이만 구한다. 수열에 포함된 수는 다양한 방법을 통해 얻을 수 있다! 가장 긴 증가하는 부분수열(이하 LIS)의 길이를 찾기위한 기본적인 알고리즘 설명은 여기(링크) 있다. 이전글에서 LIS의 길이를 구하기 위해 O(N^2)만큼의 시간이 소요된다고 했었다. 본 글에서는 이를..
LIS(Longest Increasing Subsequence - 최장 증가 수열) 알고리즘 (1) LIS(Longest Increasing Subsequence - 최장 증가 수열) (1) https://www.acmicpc.net/problem/11053 11053번: 가장 긴 증가하는 부분 수열 수열 A가 주어졌을 때, 가장 긴 증가하는 부분 수열을 구하는 프로그램을 작성하시오. 예를 들어, 수열 A = {10, 20, 10, 30, 20, 50} 인 경우에 가장 긴 증가하는 부분 수열은 A = {10, 20, 10, 30, 20, 50} 이 www.acmicpc.net !본 글에서는 최장 증가 수열의 길이만 구한다! 또한 본글에서 설명하는 알고리즘의 시간복잡도는 O(N^2)이므로 매우 느리다. 크기가 작은 배열에서 간단한 아이디어로 구현을 하고싶을 때 사용하기 바람. 1. LIS의 길이와 수열을..
임계경로(Critical Path) 알고리즘 임계경로(Critical Path) ! 본 글에서는 임계경로의 지나온 경로는 구하지 않고 임계경로의 길이만 구한다 ! 그래프에서 임계경로란 어떤 시작지점으로부터 끝지점까지의 최장경로를 의미한다. 보통 그래프에서 경로의 길이를 구하면 최소경로를 찾는 것이 대부분이었을 것이다. 최장거리를 구한다는 것은 무슨 의미가 있을까? 다음과 같은 그래프가 있다고 가정하자. 위 그래프는 앞서 위상정렬(링크)에서 사용했던 그래프이다. 각 노드를 일이라고 표현해보자. 또한 빨간색 숫자는 각일을 할때 걸리는 시간이다. 해당 노드의 일을 끝내야 다음노드의 일을 끝낼 수 있다. 그렇다면 모든 일이 종료될때 까지의 최소시간은 무엇일까? 아무리 빠른 경로로 가서 마지막일을 끝내봤자 다른일이 끝나지 않았다면 의미가 없을 것이다. 이때..
크루스칼(Kruskal) 알고리즘 설명 크루스칼 알고리즘은 프림 알고리즘과 함께 그래프에서 MST(Minimum Spanning Tree)를 찾을 때 사용 되는 알고리즘이다. 알고리즘을 전개하는 과정에서 소속집단의 검색과 합병기능이 필요한데, 이를 위해 유니온파인드에 대한 선행 학습이 필요하다. 유니온 파인드(Union Find) 설명 유니온 파인드는 집합의 표현을 빠르게 구현하는 알고리즘이다. 예를 들어보자. 사람 P1, P2, P3, P4가 있다. 각 사람은 자신의 소속집단 C1, C2, C3, C4에 가입되어 있다고 가정하자. 1. C3에 속한 P seongmok.com 크루스칼 알고리즘은 사이클을 이루지 않고 크기가 작은 간선부터 탐색해 나아가는 방법을 사용한다. 이때, 사이클 생성 여부를 확인하기 위해 유니온 파인드를 사용한다...
플로이드-워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘 플로이드-워셜 (Floyd-Warshall) 플로이드-워셜 (이하 플로이드)알고리즘은 그래프에서 최단거리를 찾을 때 사용하는 알고리즘이다. 그래프에서의 최단거리를 찾을 때 가장 대표적인 알고리즘은 다익스트라(링크) 알고리즘이다. 다익스트라 알고리즘은 특정 시작지점에서 모든 노드까지의 최소거리를 알고 싶을 때 사용했다. 즉 다익스트라를 이용하면 하나의 시작노드에서의 정보밖에 얻을 수 없다. 그렇다면 모든 노드를 시작지점으로 해서 각 노드까지의 최소거리를 모두 알고 싶다면 어떻게 할까? 가장 먼저 떠오르는 생각은 다익스트라 알고리즘을 V(정점의 개수)만큼 반복시키는 것이다. 다익스트라 알고리즘 설명에서 다익스트라의 시간복잡도는 O(E*logV)라고 했다. 이는 우선순위 큐를 바이너리 힙으로 구현했을 때의 이..
다익스트라(Dijkstra) 알고리즘 다익스트라 (Dijkstra) 다익스트라는 어떤 그래프에서 특정노드에서 특정노드까지의 최단거리를 구할때 쓰는 알고리즘이다. 바로 예시를 들어보자. 다음과 같은 그래프가 있다. 1번 노드에서 2번 노드로 가기위한 최소거리를 구할때 우리는 모든 엣지의 크기를 동시에 살피며 눈대중으로 찾을 것이다. 코딩을해서 찾는거보다 그냥 머리로찾는게 빠를거다. 그러나 노드의 개수가 많아지고 엣지의 개수가 많아지면 문제가 생긴다. 때문에 우리는 최단거리를 찾는 알고리즘을 통해 노드간의 최단거리를 찾아야 하는데 이에 대표적으로 사용되는 알고리즘이 바로 다익스트라이다. 설명 다익스트라는 BFS의 기본 틀에 우선순위 큐를 접목하여 구현할 수 있다. BFS에 대한 설명은 여기(링크)에 있당! 1번 노드에서 각 노드로 가기위한 최소..
유니온 파인드(Union Find) 설명 유니온 파인드는 집합의 표현을 빠르게 구현하는 알고리즘이다. 예를 들어보자. 사람 P1, P2, P3, P4가 있다. 각 사람은 자신의 소속집단 C1, C2, C3, C4에 가입되어 있다고 가정하자. 1. C3에 속한 P3가 P1과의 합병을 진행한다. 그렇다면 P1, P2, P3, P4의 각 소속집단은 C1, C2, C1, C4으로 바뀔 것이다. 2. C1에 속한 P1이 P4와의 합병을 진행한다. 그렇다면 P1, P2, P3, P4의 각 소속집단은 C4, C2, C4, C4으로 바뀔 것이다. 2번 과정에서, P1(C1)과 P4(C4)의 병합을 위해 C1소속 사람과 C4소속 사람의 합병이 진행되었다. 이로인해 C1에 소속이었던 P3의 소속집단도 C4로 변한것을 확인할 수 있는데, 이 방법은 최악의 경..