[Algorithm] C++ 백준 14572번 : 스터디 그룹

알고리즘 문제를 풀다 보면 다양한 조건을 만족하면서 최대 혹은 최소 값을 구하는 문제가 자주 등장한다. 이번에 살펴볼 문제는 백준 온라인 저지의 14572번 “스터디 그룹"이다. 이 문제는 주어진 조건 하에서 스터디 그룹의 효율성을 최대화하는 그룹을 찾는 것이다.

문제 : https://www.acmicpc.net/problem/14572

문제 설명

신입생 현우는 알고리즘 공부가 정말 재미있어서 스터디 그룹을 만들어 더욱 열심히 공부하려고 한다. 하지만 그룹에 참여하는 학생이 너무 많으면 효율이 떨어질 것을 우려하여 아래와 같은 조건을 내걸었다.

조건 1: 그룹 내에서 가장 잘하는 학생과 가장 못하는 학생의 실력 차이가 \( D \) 이하이어야 한다.
조건 2: 그룹의 효율성 \( E \)는 다음과 같이 정의된다.
\( E = (\text{그룹 내의 학생들이 아는 모든 알고리즘의 수} - \text{그룹 내의 모든 학생들이 아는 알고리즘의 수}) \times \text{그룹원의 수} \)

현우는 각 학생들의 실력을 수치화하고, 중요한 알고리즘 \( K \)개에 대해 각 학생들이 어떤 알고리즘을 알고 있는지 조사하였다. 이때, 위의 두 가지 조건을 만족하는 학생들의 부분집합 중 효율성이 최대가 되는 그룹을 찾아야 한다.

입력 조건:

첫 줄에 학생의 수 \( N \), 알고리즘의 수 \( K \), 그리고 실력 차이의 최대값 \( D \)가 주어진다. \( (1 \leq N \leq 10^5, 1 \leq K \leq 30, 0 \leq D \leq 10^9) \).
다음 \( N \)개의 줄에는 각 학생에 대한 정보가 주어진다.
- 각 줄은 먼저 해당 학생이 알고 있는 알고리즘의 수 \( M \)과 실력 \( d \)가 주어진다. \( (0 \leq M \leq K, 0 \leq d \leq 10^9) \).
- 다음 줄에 \( M \)개의 정수로 해당 학생이 알고 있는 알고리즘 번호 \( A_i \)가 주어진다. \( (1 \leq A_i \leq K) \).

출력 조건:

조건을 만족하는 그룹 중 효율성이 최대가 되는 그룹의 효율성을 출력한다.

접근 방식

이 문제는 두 가지 주요한 조건을 만족하면서 효율성을 최대화해야 하므로, 효율적인 알고리즘이 필요하다. 우선, 학생들의 실력 차이가 \( D \) 이하인 그룹을 찾아야 하므로, 실력 기준으로 학생들을 정렬하고 슬라이딩 윈도우를 사용하여 조건을 만족하는 그룹을 찾을 수 있다.

또한, 알고리즘의 수 \( K \)가 최대 30이므로, 각 학생이 알고 있는 알고리즘을 비트마스크나 배열로 관리할 수 있다. 그러나 비트마스크를 사용하면 두 집합의 교집합이나 합집합 연산이 필요할 때 시간이 많이 걸릴 수 있으므로, 배열을 사용하는 것이 더 효율적이다.

따라서, 다음과 같은 전략을 사용한다.

학생들을 실력 기준으로 정렬한다.
투 포인터를 사용하여 슬라이딩 윈도우를 확장하고 축소하면서 실력 차이가 \( D \) 이하인 그룹을 찾는다.
현재 윈도우 내의 학생들이 알고 있는 알고리즘을 관리하기 위해 카운트 배열을 사용한다.
- 각 알고리즘에 대해 현재 윈도우에서 알고 있는 학생 수를 저장한다.
그룹의 효율성 \( E \)를 계산하기 위해 다음을 유지한다.
- total_known: 현재 그룹에서 알고 있는 모든 알고리즘의 수 (중복 제거).
- total_known_by_all: 현재 그룹의 모든 학생이 알고 있는 알고리즘의 수.
윈도우를 이동할 때마다 \( E \)를 계산하고 최대값을 갱신한다.

이러한 접근 방식은 시간 복잡도가 \( O(NK) \)로, 제한 시간 내에 해결할 수 있다.

C++ 코드와 설명

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

struct Student {
    int skill;                // 학생의 실력
    vector<int> algorithms;   // 학생이 알고 있는 알고리즘 목록
};

int main() {
    ios_base::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);

    int N, K;
    long long D;
    cin >> N >> K >> D;

    vector<Student> students(N);

    // 학생 정보 입력
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        int M;
        cin >> M >> students[i].skill;
        students[i].algorithms.resize(M);
        for (int j = 0; j < M; ++j) {
            cin >> students[i].algorithms[j];
            --students[i].algorithms[j]; // 알고리즘 번호를 0부터 시작하도록 조정
        }
    }

    // 학생들을 실력 기준으로 정렬
    sort(students.begin(), students.end(), [](const Student &a, const Student &b) {
        return a.skill < b.skill;
    });

    vector<int> algorithm_counts(K, 0); // 각 알고리즘을 알고 있는 학생 수
    int total_known = 0;                // 그룹에서 알고 있는 알고리즘의 총 수
    int total_known_by_all = 0;         // 그룹의 모든 학생이 알고 있는 알고리즘의 수
    int left = 0;                       // 슬라이딩 윈도우의 왼쪽 포인터
    int group_size = 0;                 // 현재 그룹의 크기
    long long max_E = 0;                // 최대 효율성

    // 오른쪽 포인터를 이동하며 슬라이딩 윈도우 확장
    for (int right = 0; right < N; ++right) {
        group_size++; // 그룹 크기 증가

        // 새로운 학생의 알고리즘 정보를 업데이트
        for (int alg : students[right].algorithms) {
            if (algorithm_counts[alg] == 0) {
                total_known++; // 새로운 알고리즘 발견
            }
            algorithm_counts[alg]++;
        }

        // 실력 차이가 D를 초과하면 왼쪽 포인터 이동하여 윈도우 축소
        while (students[right].skill - students[left].skill > D) {
            // 왼쪽 학생의 알고리즘 정보를 업데이트
            for (int alg : students[left].algorithms) {
                algorithm_counts[alg]--;
                if (algorithm_counts[alg] == 0) {
                    total_known--; // 알고리즘을 아는 학생이 더 이상 없음
                }
            }
            group_size--; // 그룹 크기 감소
            left++;
        }

        // total_known_by_all을 재계산
        total_known_by_all = 0;
        for (int alg = 0; alg < K; ++alg) {
            if (algorithm_counts[alg] == group_size) {
                total_known_by_all++; // 모든 학생이 알고 있는 알고리즘
            }
        }

        // 현재 그룹의 효율성 계산
        long long E = (total_known - total_known_by_all) * group_size;
        if (E > max_E) {
            max_E = E; // 최대 효율성 갱신
        }
    }

    cout << max_E << '\n'; // 결과 출력

    return 0;
}

코드 설명

학생 정보 입력 및 전처리:
- 각 학생의 알고리즘 목록을 입력받고, 알고리즘 번호를 0부터 시작하도록 조정한다.
- 학생들을 실력 기준으로 정렬하여 슬라이딩 윈도우를 사용할 수 있도록 준비한다.
슬라이딩 윈도우를 사용한 그룹 탐색:
- 오른쪽 포인터 right를 이동하면서 그룹에 학생을 추가한다.
- 새로운 학생의 알고리즘을 algorithm_counts에 반영하고, 새로운 알고리즘을 발견하면 total_known을 증가시킨다.
- 실력 차이가 \( D \)를 초과하면 왼쪽 포인터 left를 이동하여 그룹에서 학생을 제거한다.
- 그룹에서 제거된 학생의 알고리즘을 algorithm_counts에서 감소시키고, 알고리즘을 아는 학생이 없으면 total_known을 감소시킨다.
효율성 계산 및 최대값 갱신:
- total_known_by_all을 각 알고리즘에 대해 그룹의 모든 학생이 알고 있는지 확인하여 계산한다.
- 현재 그룹의 효율성 \( E \)를 계산하고, 최대값을 갱신한다.

결론

이 문제는 슬라이딩 윈도우와 투 포인터 기법을 사용하여 효율적으로 해결할 수 있었다. 알고리즘의 수가 적다는 점을 이용하여 각 알고리즘의 카운트를 배열로 관리함으로써 시간 복잡도를 \( O(NK) \)로 줄일 수 있었다. 문제를 풀면서 슬라이딩 윈도우를 적용하는 방법과 카운트를 효율적으로 관리하는 방법에 대해 다시 한 번 생각해볼 수 있었다.

추가적으로, 알고리즘 번호를 0부터 시작하도록 조정하여 배열 인덱싱을 간단하게 만들었다. 이러한 작은 최적화가 전체 코드의 가독성과 효율성을 높이는 데 도움이 된다.

이번 문제를 통해 투 포인터와 슬라이딩 윈도우 기법이 다양한 상황에서 활용될 수 있음을 알게 되었으며, 앞으로도 이러한 기법을 적절히 활용하여 문제를 효율적으로 해결할 수 있도록 노력해야겠다.