문제
알고리즘
- bfs 탐색과 위상 정렬을 통해 문제를 수행한다.
- 선행 문제의 개수를 반복문을 통해 확인한다.
- 선행 문제 필요 없이 풀 수 있는 문제부터 힙 푸시하여 탐색한다.
- 연결된 문제를 탐색하면서 선행 문제의 개수를 -1 해준다.
- 선행 문제의 개수가 0인 문제를 힙 푸시하여 탐색한다.
- 탐색한 문제는 결과 리스트에 추가한다.
코드
import sys
import heapq
# bfs 탐색
def bfs():
# heap 리스트의 요소가 없을 때까지 반복
while heap:
# 제일 쉬운 문제를 팝한다.
x = heapq.heappop(heap)
res.append(x) # 문제를 풀었으므로 결과 리스트에 추가
# 현재 문제를 풀고 풀 수 있는 문제를 확인
for i in graph[x]:
visited[i] -= 1 # 간선의 개수를 빼준다. 즉, 선행 문제 개수를 빼준다.
# 다음 풀 수 있는 문제의 간선 개수가 0이면 문제를 푼다.
# 더 이상 선행 문제가 없으면 현재 문제를 탐색한다.
if visited[i] == 0:
heapq.heappush(heap, i)
n, m = map(int, sys.stdin.readline().split())
heap = []
graph = [[] for _ in range(n + 1)] # 그래프
visited = [0] * (n + 1) # 각 문제의 간선 개수
res = []
# 먼저 푸는 것이 좋은 문제에 대한 정보를 입력 받는다.
for _ in range(m):
a, b = map(int, sys.stdin.readline().split())
graph[a].append(b) # 그래프로 표현
visited[b] += 1 # 간선의 개수 체크
# 간선의 개수가 0인 문제를 힙의 푸시, 선행 문제 없이 풀 수 있는 문제를 푸시
for i in range(1, n + 1):
if visited[i] == 0:
heapq.heappush(heap, i)
bfs() # bfs 탐색
print(*res)
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