[백준]#10159 저울
문제
무게가 서로 다른 N 개의 물건이 있다. 각 물건은 1부터 N 까지 번호가 매겨져 있다. 우리는 일부 물건 쌍에 대해서 양팔 저울로 어떤 것이 무거운 것인지를 측정한 결과표를 가지고 있다. 이 결과표로부터 직접 측정하지 않은 물건 쌍의 비교 결과를 알아낼 수도 있고 알아내지 못할 수도 있다. 예를 들어, 총 6개의 물건이 있고, 다음 5개의 비교 결과가 주어졌다고 가정하자. ([1]은 1번 물건의 무게를 의미한다.)
[1]>[2], [2]>[3], [3]>[4], [5]>[4], [6]>[5]
우리는 [2]>[3], [3]>[4]로부터 [2]>[4]라는 것을 알 수 있다. 하지만, 물건 2와 물건 6을 비교하는 경우, 앞서의 결과만으로는 어느 것이 무거운지 알 수 없다. 이와 같이, 물건 2는 물건 1, 3, 4와의 비교 결과는 알 수 있지만, 물건 5, 6과의 비교 결과는 알 수 없다. 물건 4는 모든 다른 물건과의 비교 결과를 알 수 있다.
비교 결과가 모순되는 입력은 없다고 가정한다. 위 예제의 기존 측정 결과에 [3]>[1]이 추가되었다고 가정하자. 이 경우 [1]>[2], [2]>[3]이므로 우리는 [1]>[3]이라는 것을 예측할 수 있는데, 이는 기존에 측정된 결과 [3]>[1]과 서로 모순이므로 이러한 입력은 가능하지 않다.
물건의 개수 N 과 일부 물건 쌍의 비교 결과가 주어졌을 때, 각 물건에 대해서 그 물건과의 비교 결과를 알 수 없는 물건의 개수를 출력하는 프로그램을 작성하시오.
입력
첫 줄에는 물건의 개수 N 이 주어지고, 둘째 줄에는 미리 측정된 물건 쌍의 개수 M이 주어진다. 단, 5 ≤ N ≤ 100 이고, 0 ≤ M ≤ 2,000이다. 다음 M개의 줄에 미리 측정된 비교 결과가 한 줄에 하나씩 주어진다. 각 줄에는 측정된 물건 번호를 나타내는 두 개의 정수가 공백을 사이에 두고 주어지며, 앞의 물건이 뒤의 물건보다 더 무겁다.
출력
여러분은 N개의 줄에 결과를 출력해야 한다. i 번째 줄에는 물건 i 와 비교 결과를 알 수 없는 물건의 개수를 출력한다.
예제 입력 1
6
5
1 2
2 3
3 4
5 4
6 5
예제 출력 1
2
2
2
0
3
3
풀이
이 문제는 플로이드-와샬 알고리즘을 이용해서 풀 수 있었다.
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
public class Main {
static int[][] map;
static int N;
public static void main(String[] args) throws Exception{
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
int INF = 1000000;
N = Integer.parseInt(br.readLine());
int M = Integer.parseInt(br.readLine());
int[] cnt = new int[N+1];
map = new int[N+1][N+1];
for(int i=1; i<=N; i++) {
for(int j=1; j<=N; j++)
map[i][j] = INF;
}
for(int i=0; i<M; i++) {
String[] input = br.readLine().split(" ");
int a = Integer.parseInt(input[0]);
int b = Integer.parseInt(input[1]);
map[b][a] = 1;
}
floyd_warshall();
for(int i=1; i<=N; i++) {
for(int j=1; j<=N; j++) {
if(map[i][j] != INF) {
cnt[i]++;
cnt[j]++;
}
}
}
for(int i=1; i<=N; i++)
System.out.println(N-cnt[i]-1);
}
public static void floyd_warshall() {
for(int k=1; k<=N; k++) {
for(int i=1; i<=N; i++) {
for(int j=1; j<=N; j++) {
map[i][j] = Math.min(map[i][j], map[i][k]+map[k][j]);
}
}
}
}
}
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