BOJ_17411_가장 긴 증가하는 부분 수열 6 (Java)

Posted Jan 17, 2025

By Hyeon Jae Kim

12 min read

[Platinum II] 가장 긴 증가하는 부분 수열 6 - 17411

문제 링크

성능 요약

메모리: 495940 KB, 시간: 3084 ms

분류

이분 탐색, 자료 구조, 가장 긴 증가하는 부분 수열: O(n log n), 세그먼트 트리

제출 일자

2025년 1월 17일 03:38:31

문제 설명

수열 A가 주어졌을 때, 가장 긴 증가하는 부분 수열과 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

예를 들어, 수열 A = {10, 20, 10, 30, 20, 50} 인 경우에 가장 긴 증가하는 부분 수열은 A = {10, 20, 10, 30, 20, 50} 이고, 길이는 4이고, 1개이다. A = {10, 20, 30, 10, 20, 30}인 경우에는 가장 긴 증가하는 부분 수열의 길이는 3이고, 4개가 있다.

입력

첫째 줄에 수열 A의 크기 N (1 ≤ N ≤ 1,000,000)이 주어진다.

둘째 줄에는 수열 A를 이루고 있는 A_i가 주어진다. (-1,000,000,000 ≤ A_i ≤ 1,000,000,000)

출력

첫째 줄에 수열 A의 가장 긴 증가하는 부분 수열의 길이와 개수를 출력한다. 개수는 매우 커질 수 있기 때문에 10⁹+7로 나눈 나머지를 출력한다.

문제 풀이

접근 방식

일반적인 LIS는 이분 탐색을 사용하여 O(N log N)에 해결할 수 있다. 하지만 이 문제는 개수도 세야 하므로, 세그먼트트리를 사용해야한다.

세가지 전략으로 접근해보겠다.

**1. 좌표 압축

세그먼트 트리
개수 세기를 위한 DP적 접근**

1. 좌표 압축

        
      
TreeSet<Integer> uniqueSet = new TreeSet<>();
for(int n : arr) uniqueSet.add(n);
ArrayList<Integer> unique = new ArrayList<>(uniqueSet);

Why?
- 입력값의 범위가 -10^9부터 10^9까지로 매우 큼.
- 세그먼트 트리를 만들기 위해서는 이 범위를 압축해야 함.
How?
- TreeSet으로 중복을 제거하고 정렬.
- 각 숫자를 1부터 시작하는 인덱스로 매핑.

세그먼트트리

        
      
static class Pair {
    int length;    // LIS의 길이
    long count;    // 해당 길이를 가진 LIS의 개수
    public Pair(int length, long count) {
        this.length = length;
        this.count = count;
    }
}

length: 현재까지의 최대 LIS 길이
count: 해당 길이를 가진 LIS의 개수

        
      
static Pair merge(Pair a, Pair b) {
    if(a.length > b.length) return a;
    else if(a.length < b.length) return b;
    return new Pair(a.length, (a.count + b.count) % MOD);
}

세그먼트 트리의 각 노드는 Pair 객체를 저장.

merge 함수는 두 구간의 정보를 합칠 때 사용 :

길이가 다르면 더 긴 쪽을 선택

길이가 같으면 개수를 더함 (MOD 연산)

        
      
for(int i=0; i<N; i++) {
Pair curr = query(1, compressed[i]-1, 1, uniqueSize, 1);
Pair newValue = new Pair(curr.length + 1, Math.max(curr.count, 1));
update(compressed[i], newValue, 1, uniqueSize, 1);
}

arr 수열의 각 숫자를 순회하면서 :

현재 숫자보다 작은 모든 숫자들 중에서 최대 LIS 정보를 가져온다.
현재 숫자를 포함하는 새로운 LIS를 만든다. ( 그 개수 그대로 하나 붙이는것임은 자명하다)
세그먼트 트리를 업데이트.

단계별 과정

Step 1: 첫 번째 숫자 (10) ``` 현재 숫자: 10 (압축값: 1)
1. 이전 작은 숫자들 조회 (query(1, 0))
- 결과: length = 0, count = 0 (아무것도 없음)
  1. 새로운 상태
- length = 1 (0 + 1)
- count = 1 (새로운 수열 시작)
  1. 세그먼트 트리 업데이트
- 위치 1에 (length=1, count=1) 저장

현재까지 찾은 LIS들:

{10} (길이 1, 개수 1) ```
Step 2: 두 번째 숫자 (20) ``` 현재 숫자: 20 (압축값: 2)
1. 이전 작은 숫자들 조회 (query(1, 1))
- 결과: length = 1, count = 1 (10으로 끝나는 수열)
  1. 새로운 상태
- length = 2 (1 + 1)
- count = 1 (이전 수열에서 이어짐)
  1. 세그먼트 트리 업데이트
- 위치 2에 (length=2, count=1) 저장

현재까지 찾은 LIS들:

{10} (길이 1, 개수 1)
{10, 20} (길이 2, 개수 1) ```
Step 3: 세 번째 숫자 (10) ``` 현재 숫자: 10 (압축값: 1)
1. 이전 작은 숫자들 조회 (query(1, 0))
- 결과: length = 0, count = 0 (더 작은 수 없음)
  1. 새로운 상태
- length = 1 (0 + 1)
- count = 1 (새로운 수열 시작)
  1. 세그먼트 트리 업데이트
- 위치 1의 상태 유지 (merge 결과 변화 없음)

현재까지 찾은 LIS들:

{10} (길이 1, 개수 1)
{10, 20} (길이 2, 개수 1)
{10} (새로운 시작점) ```
Step 4: 네 번째 숫자 (30) ``` 현재 숫자: 30 (압축값: 3)
1. 이전 작은 숫자들 조회 (query(1, 2))
- 결과: length = 2, count = 1 ({10, 20}으로 끝나는 수열)
  1. 새로운 상태
- length = 3 (2 + 1)
- count = 1 (이전 수열에서 이어짐)
  1. 세그먼트 트리 업데이트
- 위치 3에 (length=3, count=1) 저장

현재까지 찾은 LIS들:

{10} (길이 1)
{10, 20} (길이 2)
{10, 20, 30} (길이 3, 개수 1) ```
Step 5: 다섯 번째 숫자 (20) ``` 현재 숫자: 20 (압축값: 2)
1. 이전 작은 숫자들 조회 (query(1, 1))
- 결과: length = 1, count = 1 (10으로 끝나는 수열)
  1. 새로운 상태
- length = 2 (1 + 1)
- count = 1 (이전 수열에서 이어짐)
  1. 세그먼트 트리 업데이트
- 위치 2의 상태 갱신 (merge로 count 합산)

현재까지 찾은 LIS들:

{10} (길이 1)
{10, 20} (길이 2)
{10, 20, 30} (길이 3)
{10, 20} (새로운 경로) ```
Step 6: 마지막 숫자 (50) ```현재 숫자: 50 (압축값: 4)
1. 이전 작은 숫자들 조회 (query(1, 3))
- 결과: length = 3, count = 1 ({10, 20, 30}으로 끝나는 수열)
  1. 새로운 상태
- length = 4 (3 + 1)
- count = 1 (이전 수열에서 이어짐)
  1. 세그먼트 트리 업데이트
- 위치 4에 (length=4, count=1) 저장

최종 LIS들:

{10, 20, 30, 50} (길이 4, 개수 1) ```

세그먼트 트리 최종 각 위치는 해당 값을 마지막으로 하는 LIS의 정보를 저장:

위치 1 (값 10): length=1, count=1
위치 2 (값 20): length=2, count=1
위치 3 (값 30): length=3, count=1
위치 4 (값 50): length=4, count=1

코드

        
      
/**
 * Author: nowalex322, Kim HyeonJae
 */

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Main {
    static final int MOD = 1000000007;

    static class Pair{
        int length;
        long count;
        public Pair(int length, long count){
            this.length = length;
            this.count = count;
        }
    }

    static Pair merge(Pair a, Pair b){
        if(a.length > b.length) return a;
        else if (a.length < b.length) return b;
        // 같은 길이일때는 count를 더함
        return new Pair(a.length, (a.count + b.count) % MOD);
    }

    static BufferedReader br;
    static BufferedWriter bw;
    static StringTokenizer st;
    static int N, arr[], compressed[];
    static Pair segment[];
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        new Main().solution();
    }

    public void solution() throws Exception {
        br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
//        br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("src/main/java/BOJ_17411_가장긴증가하는부분수열6/input.txt")));
        bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
        
        N = Integer.parseInt(br.readLine());

        arr = new int[N];
        st = new StringTokenizer(br.readLine());
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            arr[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
        }

        // 좌표압축
        TreeSet<Integer> uniqueSet = new TreeSet<>();
        for(int n : arr) uniqueSet.add(n);
        ArrayList<Integer> unique = new ArrayList<>(uniqueSet); // 중복제거
        compressed = new int[N];
        for(int i = 0; i < N; i++){
            int pos = binarySearch(unique, arr[i]);
            compressed[i] = pos + 1; // 1-based
        }

        int uniqueSize = unique.size();
        segment = new Pair[4*uniqueSize];
        for (int i=0; i<4*uniqueSize; i++) {
            segment[i] = new Pair(0, 0);
        }

        for(int i=0; i<N; i++){
            // 지금i위치보다 앞에있는 작은수들 중 LIS 찾기
            Pair curr = query(1, compressed[i]-1, 1, uniqueSize, 1);

            /*
            지금위치i까지 포함해서 길이 1 증가
            count가 0일땐 새로운수열 시작 (1)
            count가 0아닐땐 이전까지 count 다 더함
            */
            Pair newValue = new Pair(curr.length + 1, Math.max(curr.count, 1));

            update(compressed[i], newValue, 1, uniqueSize, 1);
        }

        Pair result = query(1, uniqueSize, 1, uniqueSize, 1);
        
        bw.write(result.length + " " + result.count + "\n");
        bw.flush();
        bw.close();
        br.close();
    }

    private int binarySearch(ArrayList<Integer> unique, int target) {
        int left = 0, right = unique.size() - 1;
        int res = 0;

        while(left <= right){
            int mid = left + (right-left)/2;
            if(unique.get(mid) >= target) {
                res = mid;
                right = mid - 1;
            } 
            else left = mid + 1;
        }
        return res;
    }

    /*
    구간 [left, right]에서 최댓값 찾기
     */
    static Pair query(int left, int right, int start, int end, int node){
        if(left > end || right < start) return new Pair(0, 0);

        if(left <= start && end <= right) return segment[node];

        int mid = start + (end-start)/2;
        Pair leftRes = query(left, right, start, mid, node*2);
        Pair rightRes = query(left, right, mid+1, end, node*2 + 1);
        
        return merge(leftRes, rightRes);
    }

    /*
    pos 위치를 value로 업데이트
     */
    static void update(int pos, Pair value, int start, int end, int node){
        if(pos > end || pos < start) return;

        if(start == end){
            segment[node] = merge(segment[node], value);
            return;
        }

        int mid = start + (end-start)/2;
        update(pos, value, start, mid, node * 2);
        update(pos, value, mid+1, end, node * 2 + 1);

        segment[node] = merge(segment[node * 2], segment[node * 2 + 1]);
    }

}

알고리즘

Java 백준 알고리즘

This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.

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