[백준 4792] 레드 블루 스패닝 트리
1. 문제 설명
2. 문제 분석
간선 비용이 모두 동일할 때 특정 종류의 간선을 사용해서 MST를 만들 수 있는지 확인하는 문제다. 우선순위 큐를 두 개 만들어 각 종류별로 우선순위를 다르게 한 red_pq
, blue_pq
를 따로 만들어 파란색 간선이 사용되는 최대 개수, 최소 개수를 각각 구했다. 원하는 k
가 이 사이에 존재한다면 곧 k
개의 간선만 사용한 MST를 만들 수 있다.
3. 나의 풀이
import sys
import heapq
def find(node):
if parents[node] == node: return node
else:
parents[node] = find(parents[node])
return parents[node]
def union(node1,node2):
root1, root2 = find(node1), find(node2)
if root1 == root2: return False
else:
parents[root2] = root1
return True
def Kruskal(pq):
edge_cnt, blue_cnt = 0, 0
while pq:
cost, node1, node2, color = heapq.heappop(pq)
if union(node1, node2):
if color == 'B': blue_cnt += 1
edge_cnt += 1
if edge_cnt == n-1: return blue_cnt
while True:
n, m, k = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())
if n == 0 and m == 0 and k == 0: break
red_pq, blue_pq = [], []
# 색깔별 우선순위를 준 우선순위 큐를 각각 만든다.
for _ in range(m):
color, node1, node2 = sys.stdin.readline().rstrip().split()
node1, node2 = int(node1), int(node2)
if color == 'R':
heapq.heappush(red_pq, [0, node1, node2, color])
heapq.heappush(blue_pq, [1, node1, node2, color])
else:
heapq.heappush(red_pq, [1, node1, node2, color])
heapq.heappush(blue_pq, [0, node1, node2, color])
parents = [i for i in range(n + 1)]
min_blue_cnt = Kruskal(red_pq)
parents = [i for i in range(n + 1)]
max_blue_cnt = Kruskal(blue_pq)
# 파란색 간선이 사용되는 최소/최대 개수 중 k가 있다면 k개의 간선만 사용하고 MST를 만들 수 있다.
if min_blue_cnt <= k and k <= max_blue_cnt: print(1)
else: print(0)
Author And Source
이 문제에 관하여([백준 4792] 레드 블루 스패닝 트리), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://velog.io/@j_aion/백준-4792-레드-블루-스패닝-트리
저자 귀속: 원작자 정보가 원작자 URL에 포함되어 있으며 저작권은 원작자 소유입니다.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
간선 비용이 모두 동일할 때 특정 종류의 간선을 사용해서 MST를 만들 수 있는지 확인하는 문제다. 우선순위 큐를 두 개 만들어 각 종류별로 우선순위를 다르게 한
red_pq
,blue_pq
를 따로 만들어 파란색 간선이 사용되는 최대 개수, 최소 개수를 각각 구했다. 원하는k
가 이 사이에 존재한다면 곧k
개의 간선만 사용한 MST를 만들 수 있다.
3. 나의 풀이
import sys
import heapq
def find(node):
if parents[node] == node: return node
else:
parents[node] = find(parents[node])
return parents[node]
def union(node1,node2):
root1, root2 = find(node1), find(node2)
if root1 == root2: return False
else:
parents[root2] = root1
return True
def Kruskal(pq):
edge_cnt, blue_cnt = 0, 0
while pq:
cost, node1, node2, color = heapq.heappop(pq)
if union(node1, node2):
if color == 'B': blue_cnt += 1
edge_cnt += 1
if edge_cnt == n-1: return blue_cnt
while True:
n, m, k = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())
if n == 0 and m == 0 and k == 0: break
red_pq, blue_pq = [], []
# 색깔별 우선순위를 준 우선순위 큐를 각각 만든다.
for _ in range(m):
color, node1, node2 = sys.stdin.readline().rstrip().split()
node1, node2 = int(node1), int(node2)
if color == 'R':
heapq.heappush(red_pq, [0, node1, node2, color])
heapq.heappush(blue_pq, [1, node1, node2, color])
else:
heapq.heappush(red_pq, [1, node1, node2, color])
heapq.heappush(blue_pq, [0, node1, node2, color])
parents = [i for i in range(n + 1)]
min_blue_cnt = Kruskal(red_pq)
parents = [i for i in range(n + 1)]
max_blue_cnt = Kruskal(blue_pq)
# 파란색 간선이 사용되는 최소/최대 개수 중 k가 있다면 k개의 간선만 사용하고 MST를 만들 수 있다.
if min_blue_cnt <= k and k <= max_blue_cnt: print(1)
else: print(0)
Author And Source
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import sys
import heapq
def find(node):
if parents[node] == node: return node
else:
parents[node] = find(parents[node])
return parents[node]
def union(node1,node2):
root1, root2 = find(node1), find(node2)
if root1 == root2: return False
else:
parents[root2] = root1
return True
def Kruskal(pq):
edge_cnt, blue_cnt = 0, 0
while pq:
cost, node1, node2, color = heapq.heappop(pq)
if union(node1, node2):
if color == 'B': blue_cnt += 1
edge_cnt += 1
if edge_cnt == n-1: return blue_cnt
while True:
n, m, k = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())
if n == 0 and m == 0 and k == 0: break
red_pq, blue_pq = [], []
# 색깔별 우선순위를 준 우선순위 큐를 각각 만든다.
for _ in range(m):
color, node1, node2 = sys.stdin.readline().rstrip().split()
node1, node2 = int(node1), int(node2)
if color == 'R':
heapq.heappush(red_pq, [0, node1, node2, color])
heapq.heappush(blue_pq, [1, node1, node2, color])
else:
heapq.heappush(red_pq, [1, node1, node2, color])
heapq.heappush(blue_pq, [0, node1, node2, color])
parents = [i for i in range(n + 1)]
min_blue_cnt = Kruskal(red_pq)
parents = [i for i in range(n + 1)]
max_blue_cnt = Kruskal(blue_pq)
# 파란색 간선이 사용되는 최소/최대 개수 중 k가 있다면 k개의 간선만 사용하고 MST를 만들 수 있다.
if min_blue_cnt <= k and k <= max_blue_cnt: print(1)
else: print(0)
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