구사과

유량(flow) 관련 알고리즘을 공부했다면 이분 그래프의 최대 매칭에 대해서는 익숙할 것이다. 이분 그래프에서 최대 매칭을 구하는 것은 크게 두 가지 의미에서 중요하다. 첫 번째는 문제 그 자체 에 대한 관심이다. 예를 들어, 택시 애플리케이션이 승객과 기사를 매칭하는 방법이나 결혼 중개업체가 남자와 여자를 짝짓는 방법 모두 이분 그래프의 매칭으로 표현할 수 있다. 두 번째는 이 문제가 다른 문제를 푸는데 어떻게 응용 될 수 있는지이다. 예를 들어, Konig's theorem을 사용하면 이분 그래프의 최대 매칭을 통해서 정점 덮개 (Vertex cover)를 찾을 수 있다. Dilworth's theorem을 사용하면 최소 Path cover를 이분 그래프의 최대 매칭으로 구할 수 있다. 실질적으로 문..

Petrozavodsk Winter 2020 Day9D. Data Structure Quiz $O((n + q_1 + q_2) \log^2 n)$ 풀이도 있고, $O(n^{5/3} + (q_1 + q_2) n^{1/3} \log n)$ 풀이도 있습니다. 두 번째는 통과를 하고, 첫 번째는 구현은 안 해 봤지만 아마 통과를 못 할 것 같습니다 :) 여기서는 $O((n + q_1 + q_2) \log^2 n)$ 풀이를 소개한 후 $O((n + q_1) \log^2 n + q_2 \log n)$ 풀이를 소개합니다. $x, y$ 축에 대한 2차원 세그먼트 트리 같은 것을 사용할 수 없으니, $x$ 축은 분할 정복, $y$ 축은 1차원 세그먼트 트리를 사용해서 관리하는 식의 접근을 사용합니다. 전반적인 철학은 O..

POI 1996. Canoes 먼저 각각의 사람을 몸무게 순으로 정렬해 놓읍시다. 가장 가벼운 사람은 다른 사람과 보트를 태워 보내는 것이 합리적으로 보이니, 가장 가벼운 사람을 보낼 때는, 다른 사람 한 명을 잡아서 같이 보트를 태워 보냅니다. 같이 탈 수 있는 사람이 여럿이면 물론 몸무게가 무거운 사람을 보내는 것이 현명합니다. 두 번째, 세 번째로 가벼운 사람들에게 이를 반복하고, 같이 태워 보낼 수 있는 사람이 없을 때까지 이를 반복합니다. 이 알고리즘의 구현은, 정렬된 배열에서 현재 보낼 무거운 사람의 “포인터” 를 가지고 있으면 간편합니다. 가벼운 사람이 있을 때, 이 사람의 몸무게를 맞출 수 있을 때까지 포인터를 앞으로 (몸무게가 감소되는 쪽으로) 내려주고, 그 사람과 매칭시킨 후, 포인터를..