구사과

그래프의 최대 유량 (Maximum Flow) 를 찾는 문제는 웬만한 알고리즘 대회 입문서에는 다 소개되어 있는 중요한 문제이다. 일반적으로 최대 유량을 찾기 위해서는 Edmonds-Karp, Dinic과 같은 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘의 특징은 빈 그래프에서 시작해서 유량을 증가시키는 "증가 경로" 를 찾는 것을 반복하는 식으로 작동한다는 것이다. Dinic 알고리즘은 최악의 경우 $O(V^2E)$ 에 작동하지만 실제로는 이보다 훨씬 효율적으로 작동한다. 하지만 그럼에도 선형 시간에 가까울 정도로 빠르지는 않고, 한계가 분명히 있는 알고리즘이다. 이 글에서는 Push-relabel 이라고 하는 새로운 플로우 알고리즘을 설명한다. 예전에 유량 관련 알고리즘을 정리할 때도 간략하게 설명한 적이 있는..

1. Introduction MapReduce 라는 프로그래밍 프레임워크는 대용량의 데이터를 처리하는 데 있어서 높은 성능을 보여주고, Apache Hadoop과 같은 오픈 소스 구현체들을 통해서 실용적으로도 그 가치를 증명하였다. 이 글에서는 그래프 최적화 문제를 푸는 데 효과적인 방법 중 하나인 Primal-Dual Method를 MapReduce 프레임워크에서 적용하는 새로운 프레임워크를 소개하고, 이를 통해서 Densest Subgraph Problem의 Near-linear time algorithm을 얻고자 한다. 정확히는, 이 글에서는 $O(\frac{\log n}{\epsilon^2})$ 번의 MapReduce iteration을 통하여 Densest Subgraph problem의 $(1..

Algorithmic Engagements 2010. Rectangles 2 부분 직사각형의 크기가 $w \times h$ 라면, 그 둘레는 $2(w+h)$ 이고, 등장 횟수는 $(n-w+1)(m-h+1)$ 입니다. 이를 토대로 모든 가능한 경우를 나열한 후 횟수를 합해주면 됩니다. Algorithmic Engagements 2010. Coins 문자열을 수열로 변환합니다. 앞면에 대해서는 $1$ 을, 뒷면에 대해서는 $-k$ 를 적어줍시다. 이렇게 하면, 구간의 합이 $0$ 인 것과 앞면의 수가 뒷면의 수보다 $k$ 배 많이 나온 것이 동치입니다. 고로 구간 합이 0인 가장 긴 구간을 찾아야 합니다. 위 수열의 부분합 $S[i] = \sum_{i = 1}^{n} A[i]$ 를 구해줍시다. 이제 답은 $..