첫째 줄에 동영상의 개수 N (1 ≤ N ≤ 5,000)과 질문의 개수 Q (1 ≤ Q ≤ 5,000)가 주어진다.

다음 N-1개의 줄에는 두 동영상을 연결하는 간선 정보 p, q, r이 주어진다. 이는 동영상 p와 동영상 q가 연관도 r로 연결되어 있음을 의미한다. (1 ≤ r ≤ 1,000,000,000)

다음 Q개의 줄에는 k, v가 주어진다. 이는 유사도가 k 이상인 동영상을 동영상 v를 기준으로 찾는 질의이다.

출력

Q개의 줄에 각 질문에 대한 답변을 출력한다.

이 문제는 트리 구조에서 특정 노드로부터 도달 가능한 노드들 중 경로상의 최소 가중치가 특정 값 이상인 노드의 개수를 세는 문제이다.

두 동영상 간의 유사도는 경로상의 최소 연관도이다. 따라서 시작 노드에서 BFS/DFS를 수행하며, 각 노드까지의 경로에서의 최소값을 유지하면서 탐색한다.

풀이 1: BFS를 이용한 방법

각 쿼리마다 BFS를 수행하여 유사도가 k 이상인 노드를 센다.

첫째 줄에 N, L, R이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 50, 1 ≤ L ≤ R ≤ 100)

둘째 줄부터 N개의 줄에 각 나라의 인구수가 주어진다. r행 c열에 주어지는 정수는 A[r][c]의 값이다. (0 ≤ A[r][c] ≤ 100)

인구 이동이 발생하는 일수가 2,000번 보다 작거나 같은 입력만 주어진다.

출력

인구 이동이 며칠 동안 발생하는지 첫째 줄에 출력한다.

이 문제는 시뮬레이션과 BFS를 결합한 문제이다. 매일 국경선이 열리는 나라들을 찾아 연합을 만들고, 인구를 재분배하는 과정을 반복해야 한다.

인구 이동이 일어나는 하루는 다음과 같은 과정을 거친다:

1. 연합 찾기: BFS를 사용하여 국경선이 열리는 나라들의 연합을 찾는다.
2. 인구 재분배: 각 연합의 평균 인구수를 계산하고 재분배한다.
3. 종료 조건 확인: 어떤 연합도 만들어지지 않으면 인구 이동 종료.

1. 연합 찾기 (open 함수)

N, M = map(int, input().split())

floor = [list(input()) for _ in range(N)]

def search_tiles(start, visited, tile_shape):
    # 타일 모양에 따라 탐색 방향 설정
    if tile_shape == '-':
        dy, dx = 0, 1
    else:
        dy, dx = 1, 0

    q = deque([start])
    while q:
        y, x = q.popleft()

        ny, nx = y + dy, x + dx

        # 범위 벗어났을 경우
        if not (0 <= ny < N) or not (0 <= nx < M):
            return 1
        # 이미 방문했을 경우
        if visited[ny][nx]:
            return 1
        # 타일 모양이 다를 경우
        if floor[ny][nx] != tile_shape:
            return 1

        q.append((ny, nx))
        visited[ny][nx] = True

visited = [[False] * M for _ in range(N)]
tile_cnt = 0

for y in range(N):
    for x in range(M):
        if visited[y][x]:
            continue
        tile_cnt += search_tiles((y, x), visited, floor[y][x])

print(tile_cnt)

탐색 완료: 1, 2, 3

이렇게 목표 건물이 4번이 queue에 들어와 탐색을 마치면 4번 건물을 지었다는 것이므로 탐색을 멈추고 저장해두었던 시간을 출력하면 된다.

이 문제의 입력으로 주어지는 건물들로 만들어진 그래프는 항상 방향성을 가지며, 항상 모든 건물이 건축 가능하도록 주어진다고 했기 때문에 acyclic이다. 즉 이 문제의 그래프는 DAG(Directed Acyclic Graph)이다. DAG에서 어떤 노드로 들어오는 간선의 개수를 indegree라고 하는데 이 indegree의 개수에 따라 정렬하는 것을 위상 정렬(topologicla sort)이라고 한다.

따라서 우리가 위에서 필요 건물(indegree)에 따라 정렬하여 시간을 계산한 것은 위상 정렬을 이용한 알고리즘인 것이다.

입력

첫 번째 줄에는 보드의 세로, 가로 크기를 의미하는 두 정수 N, M (3 ≤ N, M ≤ 10)이 주어진다. 다음 N개의 줄에 보드의 모양을 나타내는 길이 M의 문자열이 주어진다. 이 문자열은 ’.’, ’#’, ‘O’, ‘R’, ‘B’ 로 이루어져 있다. ’.’은 빈 칸을 의미하고, ’#‘은 공이 이동할 수 없는 장애물 또는 벽을 의미하며, ‘O’는 구멍의 위치를 의미한다. ‘R’은 빨간 구슬의 위치, ‘B’는 파란 구슬의 위치이다.

입력되는 모든 보드의 가장자리에는 모두 ’#‘이 있다. 구멍의 개수는 한 개 이며, 빨간 구슬과 파란 구슬은 항상 1개가 주어진다.

출력

최소 몇 번 만에 빨간 구슬을 구멍을 통해 빼낼 수 있는지 출력한다. 만약, 10번 이하로 움직여서 빨간 구슬을 구멍을 통해 빼낼 수 없으면 -1을 출력한다.

맵을 BFS로 탐색하면서 시뮬레이션 하는 문제이다.

처음 시도한 방식은 정말 단순하게 모두 다 구현하는 것으로 맵 리스트 자체에서 구슬들을 실제로 움직이는 것까지 구현하였다.