PS/백준

[BOJ] 백준 2352번 : 반도체 설계 (JAVA)

제이온 (J.ON) 2020. 6. 6.

문제

반도체를 설계할 때 n개의 포트를 다른 n개의 포트와 연결해야 할 때가 있다.

예를 들어 왼쪽 그림이 n개의 포트와 다른 n개의 포트를 어떻게 연결해야 하는지를 나타낸다. 하지만 이와 같이 연결을 할 경우에는 연결선이 서로 꼬이기 때문에 이와 같이 연결할 수 없다. n개의 포트가 다른 n개의 포트와 어떻게 연결되어야 하는지가 주어졌을 때, 연결선이 서로 꼬이지(겹치지, 교차하지) 않도록 하면서 최대 몇 개까지 연결할 수 있는지를 알아내는 프로그램을 작성하시오

입력

첫째 줄에 정수 n(1 ≤ n ≤ 40,000)이 주어진다. 다음 줄에는 차례로 1번 포트와 연결되어야 하는 포트 번호, 2번 포트와 연결되어야 하는 포트 번호, …, n번 포트와 연결되어야 하는 포트 번호가 주어진다. 이 수들은 1 이상 n 이하이며 서로 같은 수는 없다고 가정하자.

 

비슷한 문제

- 11053번 가장 긴 증가하는 부분 수열 문제

 

풀이

문제의 예제에서 arr = {4, 2, 6, 3, 1, 5}인 것을 알 수 있습니다. 서로 포트가 꼬이지 않으려면, {4, 6}, {2, 3, 5}처럼 증가하는 부분을 연결해야합니다. 즉, LIS 문제로 치환하여 접근할 수 있습니다.

이전 글에서 LIS에 대해서 시간 복잡도가 O(N^2)인 방식에 대해서 알아보았습니다. 하지만, 이 문제는 N의 최댓값이 40000이므로 이전 방식으로는 해결할 수 없습니다. 따라서 시간복잡도를 O(NlogN)으로 줄여야합니다. 세그먼트 트리로 하는 방식도 있지만, 저는 좀 더 이해하기 쉬운 이분탐색을 이용한 방식에 대하여 설명드리겠습니다.

로직 자체는 단순합니다.

1. 배열을 탐색하면서 큰 수를 뒤에 계속 이어 붙인다.

2. 중간에 끼어들 수 있는 수는 이분탐색을 이용하여 적절한 위치에 기존에 있던 수와 교체한다.

3. 배열을 탐색하면서 맨 앞 요소보다 작은 요소가 생기면 맨 앞 요소를 교체한다.

 

다만, 이 방식을 사용하면 원래 구하고자하는 가장 긴 배열의 순서와는 달라질 수 있습니다. 하지만, 길이 자체는 올바르게 구할 수 있습니다. 예제와 함께 로직이 구체적으로 어떻게 적용되는 것인지 알아보겠습니다.

 

예제

arr = {4, 2, 6, 3, 1, 5}

위와 같이 수열이 있다고 가정합시다.

우리는 lis라는 배열을 만들어서 arr을 탐색할 때마다 위에서 언급한 3가지 조건 중 만족하는 1가지를 적용시키면 됩니다.

처음에는 lis[0] = 4가 될 것입니다. (초기 값 설정.)

 

 

lis[0]보다 arr[1]이 작으므로 둘을 교체합니다. 즉, lis[0] = 2가 됩니다.

 

 

arr[2]은 lis[0]보다 크므로 뒤로 이어붙입시다. 즉, lis[1] = 6이 됩니다.

 

 

arr[3] = 3으로, lis에 속한 2와 6 사이에 있는 값입니다. 따라서 이분탐색을 통해서 적절한 자리에 넣어주면 됩니다.

저는 여기서 Arrays의 메소드인 binarySearch를 사용하였습니다. Arrays.binarySearch(lis, 0, idx, arr[i])와 같이 메소드를 사용하시면 됩니다.

여기서 binarySearch가 어떤 식으로 동작하는지 잠시 간단하게 알아보겠습니다.

예를 들어, arr = {2, 4, 6}이 있다고 가정합시다. 아래 표에서 빨간색은 배열에서 없는 수이고, 파란색은 배열에 존재하는 수입니다. 

 

  0   1   2  
1 2 3 4 5 6 7
-1   -2   -3   -4

 

위와 같이 binarySearch로 탐색이 가능한 수는 배열에서 인덱스를 반환하고, 없는 값은 위와 같이 음수 값을 반환합니다. 이 음수 값이 나오는 기준은 아래 코드를 참조하시면 되겠습니다.

 

<Arrays.binarySearch 소스 코드>

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    public static int binarySearch(int[] a, int fromIndex, int toIndex, int key) {
        rangeCheck(a.length, fromIndex, toIndex);
        return binarySearch0(a, fromIndex, toIndex, key);
    }
 
    // Like public version, but without range checks.
    private static int binarySearch0(int[] a, int fromIndex, int toIndex, int key) {
        int low = fromIndex;
        int high = toIndex - 1;
 
        while (low <= high) {
            int mid = (low + high) >>> 1;
            int midVal = a[mid];
 
            if (midVal < key)
                low = mid + 1;
            else if (midVal > key)
                high = mid - 1;
            else
                return mid; // key found
        }
        return -(low + 1); // key not found.
    }
cs

 

위 코드에서 알 수 있듯이, 이분탐색을 수행하고 찾을 수 없는 곳은 -(low + 1)을 반환하게됩니다.

이 말은 -(찾고자하는 값 이상이 처음 나오는 위치 + 1)과 동치합니다. 다만, 찾고자하는 값 이상이 나오지 않을 경우, -(배열의 길이 + 1)을 반환하게 됩니다.

arr = {2, 4, 6}에서 Arrays.binarySearch(arr, 0, 3, 1}을 하게 되면, 1이라는 수는 arr에 포함되어있지않지만, arr[0] = 2는 1보다 큰 수 입니다. 따라서 "찾고자하는 값 이상이 처음 나오는 위치"는 0이 되고, 이분탐색한 결과 -1을 반환하게되는 것입니다. 이것을 흔히, lower bound라고 부릅니다.

 

이제, 문제로 돌아옵시다.

lis = {2, 6}인 상황이고, arr[3] = 3입니다. Arrays.binarySearch(arr, 0, 2, 3)을 하면 값이 어떻게 나올까요? 바로 -2가 됩니다. 이것을 -(-2) - 1 = 1로 가공함으로써, lis[1] = arr[3] = 3으로 교체할 수 있습니다.

즉, lis = {2, 3}으로 바뀌게 됩니다.

 

 

arr[4] = 1입니다. arr[4]는 lis[0]보다 작은 값이므로 lis[0] = 1로 바꿔줍시다.

 

 

마지막으로, arr[5] = 5입니다. lis[1]보다 큰 수이므로 뒤에 이어붙입시다.

 

 

따라서, 최대 길이는 lis의 길이인 3인 것을 알 수 있습니다.

 

아래는 위 과정을 정리한 소스코드입니다.

 

소스코드

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import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.util.Arrays;
import java.util.StringTokenizer;
 
public class Main {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
        StringTokenizer st;
 
        int N = Integer.parseInt(br.readLine());
        int[] arr = new int[N];
 
        st = new StringTokenizer(br.readLine());
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
        }
 
        int[] lis = new int[N];
        lis[0= arr[0];
        int idx = 1;
        int tmp = 0;
        for (int i = 1; i < N; i++) {
            if (lis[idx - 1< arr[i]) { // 큰 수를 뒤로 이어붙인다.
                lis[idx++= arr[i];
            } else if (lis[0> arr[i]) { // lis의 처음 수보다 작은 값을 교체한다.
                lis[0= arr[i];
            } else { // lis 사이의 들어갈 수 있는 값은 이분탐색을 통해 적당한 위치에 넣어준다.
                tmp = Arrays.binarySearch(lis, 0, idx, arr[i]);
                lis[tmp < 0 ? (-tmp - 1) : tmp] = arr[i];
            }
        }
 
        bw.write(idx + "\n");
        bw.flush();
        bw.close();
        br.close();
    }
 
}
cs

 

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