Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- Algorithm
- View
- hilt
- recyclerview
- Behavior
- 알림
- Navigation
- CoordinatorLayout
- activity
- 안드로이드
- LiveData
- lifecycle
- sqlite
- room
- notification
- CustomView
- 백준
- HTTP
- ViewModel
- 코틀린
- CollapsingToolbarLayout
- 알고리즘
- AppBarLayout
- BOJ
- onMeasure
- Coroutine
- onLayout
- kotlin
- DataBinding
- Android
Archives
- Today
- Total
개발일지
Algorithm in A..Z - Network Flow 본문
개념
유량이 있는 그래프에서 얼마나 많은 유량을 보낼 수 있는지 확인하는 알고리즘
유량(Flow) : 두 정점 사이에서 흐르는 유량
용량(Capacity) : 두 정점 사이에서 최대로 흐를 수 있는 유량
소스(Source) : 유량이 시작되는 정점
싱크(Sink) : 유량이 도착하는 정점
용량 제한 속성 (Flow <= Capacity)
유량이 흐를 수 있는 최대 양은 용량이다.
=> 유량은 용량을 넘을 수 없다.
유량의 대칭성
A -> B로 10이 흘렀으면, B -> A로 다시 10을 보낼 수 있다.
=> 유량을 보낼 경로를 찾을 때 보통 BFS를 사용하고 BFS는 우선순위를 고려하지 않고 경로를 찾게 된다. 이럴 때 최대로 흐르는 경로가 아닌 다른 경로를 선택하는 문제를 해결할 때 필요한 개념이다.
작동원리
1. 유량 그래프를 모델링한다
=> 역방향 간선도 필수적으로 추가해야한다.
2. BFS를 이용하여 SOURCE에서 SINK로 가는 경로를 찾는다.
=> isVisited와 cap > flow로 갈 수 있는 경로를 확인.
3. 갈 수 있는 경로에서 흐를 수 있는 유량을 찾는다.
=> BFS를 할 때 역추적 할 수 있도록 배열에 저장한다.
=> 흐를 수 있는 경로는 경로중 cap - flow가 가장 작은 값이다.
4. 경로에서 Flow를 업데이트한다.
5. 2 ~ 4번을 경로가 존재하면 반복한다.
시간 복잡도
O(VE^2)
문제
11495 격자 0 만들기
코드
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dx[] = { -1, 0, 1, 0 };
int dy[] = { 0, -1, 0, 1 };
int main() {
ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); cout.tie(nullptr);
int t;
cin >> t;
while (t--) {
int n, m;
cin >> n >> m;
vector<vector<int>> board(n, vector<int>(m));
for (auto &ve : board) {
for (auto &i : ve) {
cin >> i;
}
}
const int SOURCE = n*m;
const int SINK = SOURCE + 1;
vector<vector<int>> graph(SINK + 1), flow(SINK + 1, vector<int>(SINK + 1)), cap(SINK + 1, vector<int>(SINK + 1));
for (int i = 0;i < n;++i) {
for (int j = 0;j < m;++j) {
int index = i * m + j;
if ((i + j) % 2) {
graph[SOURCE].emplace_back(index);
graph[index].emplace_back(SOURCE);
cap[SOURCE][index] = board[i][j];
for (int k = 0;k < 4;++k) {
int xx = j + dx[k];
int yy = i + dy[k];
if (xx < 0 || xx >= m || yy < 0 || yy >= n) {
continue;
}
int next = yy * m + xx;
graph[index].emplace_back(next);
graph[next].emplace_back(index);
cap[index][next] = INT32_MAX;
}
} else {
graph[index].emplace_back(SINK);
graph[SINK].emplace_back(index);
cap[index][SINK] = board[i][j];
}
}
}
int result = 0;
while (true) {
queue<int> que;
vector<int> pre(SINK + 1, - 1);
vector<bool> isVisited(SINK + 1, false);
que.emplace(SOURCE);
isVisited[SOURCE] = true;
while (!que.empty()) {
auto now = que.front(); que.pop();
for (auto &next : graph[now]) {
if (isVisited[next] || cap[now][next] - flow[now][next] <= 0) {
continue;
}
que.emplace(next);
isVisited[next] = true;
pre[next] = now;
}
}
if (!isVisited[SINK]) {
break;
}
int f = INT32_MAX;
for (int i = SINK;i != SOURCE;i = pre[i]) {
f = min(f, cap[pre[i]][i] - flow[pre[i]][i]);
}
for (int i = SINK;i != SOURCE;i = pre[i]) {
flow[pre[i]][i] += f;
flow[i][pre[i]] -= f;
}
result += f;
}
for (int i = 0;i < n;++i) {
for (int j = 0;j < m;++j) {
int index = i * m + j;
if ((i + j) % 2) {
result += cap[SOURCE][index] - flow[SOURCE][index];
} else {
result += cap[index][SINK] - flow[index][SINK];
}
}
}
cout << result << "\n";
}
}
'Algorithm (알고리즘)' 카테고리의 다른 글
Algorithm in A..Z - Union Find (0) | 2020.12.31 |
---|---|
Algorithm in A..Z - Binary Search (0) | 2020.12.25 |
Algorithm in A..Z - Maximum Independent Set (0) | 2020.12.04 |
Algorithm in A..Z - Minimum Vertex Cover (0) | 2020.12.04 |
Algorithm in A..Z - SPFA (0) | 2020.12.03 |
Comments