Graph

LeetCode 1722 Minimize Hamming Distance After Swap Operations 접근 연결되어 있는 인덱스 정보를 담을 그래프 graph, 방문 여부 visited 를 초기화한다. iteration 돌면서 각 i 가 아직 방문 안했다면 bfs로 연결된 인덱스를 모두 찾는다. 연결된 인덱스를 lst 에 담고 subset 에는 해당하는 인덱스의 source 값을 담는다. bfs 가 끝나면 lst 의 모든 원소에 대해 target[i] 가 subset 에 있는지 찾는다. target[i] 가 subset 에 있다면 스왑으로 distance 를 0으로 만들 수 있으므로 총 거리에서 빼준다. 사고 swap 으로 자리를 바꿀 수 있는 원소들은 어떤 배열로든 만들 수 있다. 따라서 연결되어 있는 인덱스들로 그룹을 나누고, 특정 그룹의 원소들을 source 와 target 을 살펴서 source[i] == target[i] 여부를 확인할 수 있다. e.g. allowedSwaps =[[1, 2],[0, 2]] 라면 0, 1, 2 인덱스는 한 묶음이다. 이에 대해 target[i] (i = 0, 1, 2) == source[0] or source[1] or source[2] 라면 자리를 바꿔서 같은 원소를 놓을 수 있다는 뜻이므로 거리가 0이다. union-find 나 bfs 로 접근가능하다. ...

접근 방문 기록을 리스트로 기억한다. DFS 에 현재 탐색 중인 좌표들이 담긴 큐와 현재 위치를 인자로 받는다. 방문마다 방문 기록을 업데이트 해주고 DFS 를 진행한다. 방문한 곳을 마주하면 경우는 두 가지이다. Safe zone 으로 나갈 수 있는 경우, 만들어줘야 하는 경우. 사고 제약 조건이 적어 쉽게 접근할 수 있었다. 사이클을 찾으면 그 사이클과 사이클에 들어올 수 있는 모든 경로는 Safe Zone 하나로 도망 가능하다. 이 원칙 하나로 구현하면 큰 어려움 없이 풀 수 있다. ...

접근 위상 정렬을 이용해 현재 접근 가능한 수 중 가장 작은 값을 출력한다 N 사이즈의 풀 수 있는 다음 문제가 담긴 2차원 리스트, 접근하기 위해 풀어야 하는 선행 문제의 갯수가 담긴 int 리스트를 선언한다. M 개의 조건문을 받고 A -> B 를 바라보도록 리스트에 추가해준다. B 의 선행문제 갯수는 하나 올라간다. 선행문제 카운트 리스트를 훑으며 지금 진입 가능한 (선행문제가 0인) 문제 번호들을 Priority Queue 에 넣는다. Priority Queue 에서 값을 뽑는다. 이 문제가 바라보는 다음 문제들을 훝으며 각각의 선행 문제 갯수를 하나씩 뺀다. 이 과정에서 선행 문제 갯수가 0이 된 문제들을 Queue 에 추가해준다. 사고 혹시나 나처럼 헷갈리는 이들이 있을까 싶어 문제 조건을 확실히 해두고 싶다. ...

접근 dfs로 탐색을 하다 탐색한 부분이 다시 발견되면 cycle 이 성립한다. directed-graph 이기에 가능한 성질이다. 사고 단방향 그래프를 많이 다뤄보지 않아서 시간이 걸렸다. 처음에는 깊이 우선으로 탐색하다 방문한 곳이 나온다면 그 자리부터 한 바퀴를 세 주는 방법을 고려했다. 하지만 하나의 방문 확인 리스트로는 그 자리가 사이클 탐색까지 완료한 자리인지 아니면 사이클이 시작되는 자리인지 판단할 수 없다. 그래서 각각의 dfs가 시작될 때 temp_visited 를 따로 선언해주고 dfs 가 끝나면 temp_visited 에 들어간 자리들을 global_visited 에서도 업데이트해주었다. 우회적인 방법이라 판단되어 더 좋은 접근법이 얼마든지 있을 것 같다. ...