1. 문제

[Silver I] 효율적인 해킹 - 1325

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성능 요약

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분류

너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색, 그래프 이론, 그래프 탐색

문제 설명

해커 김지민은 잘 알려진 어느 회사를 해킹하려고 한다. 이 회사는 N개의 컴퓨터로 이루어져 있다. 김지민은 귀찮기 때문에, 한 번의 해킹으로 여러 개의 컴퓨터를 해킹 할 수 있는 컴퓨터를 해킹하려고 한다.

이 회사의 컴퓨터는 신뢰하는 관계와, 신뢰하지 않는 관계로 이루어져 있는데, A가 B를 신뢰하는 경우에는 B를 해킹하면, A도 해킹할 수 있다는 소리다.

이 회사의 컴퓨터의 신뢰하는 관계가 주어졌을 때, 한 번에 가장 많은 컴퓨터를 해킹할 수 있는 컴퓨터의 번호를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에, N과 M이 들어온다. N은 10,000보다 작거나 같은 자연수, M은 100,000보다 작거나 같은 자연수이다. 둘째 줄부터 M개의 줄에 신뢰하는 관계가 A B와 같은 형식으로 들어오며, "A가 B를 신뢰한다"를 의미한다. 컴퓨터는 1번부터 N번까지 번호가 하나씩 매겨져 있다.

출력

첫째 줄에, 김지민이 한 번에 가장 많은 컴퓨터를 해킹할 수 있는 컴퓨터의 번호를 오름차순으로 출력한다.

2. 풀이

# DFS 구현 시 재귀 함수를 사용하면 코드는 깔끔해지나 시간이 더 오래 걸릴 수 있다.
# 재귀 표현 없이 단순 반복문 사용 시 시간은 오히려 감소

N, M = map(int, input().split())
graph = [ [ ] for _ in range(N + 1) ]
for _ in range(M):
    a, b = map(int, input().split())
    graph[b] += [a]

stack = [] # dfs 알고리즘은 stack 기반
result = [0 for _ in range(N + 1)]

for i in range(1, N + 1):
    visit = [False for _ in range(N + 1)]
    stack.append(i)
    visit[i] = True

    # dfs 영역 -> dfs 알고리즘을 재귀 없이 구현
    while stack:
        result[i] += 1

        for j in graph[stack.pop()]:
            if not visit[j]:
                stack.append(j)
                visit[j] = True

for i in range(1, N + 1):
    if result[i] == max(result):
        print(i, end = ' ')